ModelDiff: Symbolic Dynamic Programming for Model-Aware Policy Transfer in Deep Q-Learning
Notice bibliographique
Résumé
Despite significant recent advances in the field of Deep Reinforcement Learning (DRL), such methods typically incur high cost of training to learn effective policies, thus posing cost and safety challenges in many practical applications. To improve the learning efficiency of (D)RL methods, transfer learning (TL) has emerged as a promising approach to leverage prior experience on a source domain to speed learning on a new, but related, target domain. In this paper, we take a novel model-informed approach to TL in DRL by assuming that we have knowledge of both the source and target domain models (which would be the case in the prevalent setting of DRL with simulators). While directly solving either the source or target MDP via solution methods like value iteration is computationally prohibitive, we exploit the fact that if the target and source MDPs differ only due to a small structural change in their rewards, we can apply structured value iteration methods in a procedure we term ModelDiff to solve the much smaller target-source ``Diff'' MDP for a reasonable horizon. This ModelDiff approach can then be integrated into extensions of standard DRL algorithms like ModelDiff (MD) DQN, where it provides enhanced provable lower bound guidance to DQN that often speeds convergence for the positive transfer case while critically avoiding decelerated learning in the negative transfer case. Experiments show that MD-DQN matches or outperforms existing TL methods and baselines in both positive and negative transfer settings.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».