强化学习中的迁移基础：知识模式分类
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。当代人工智能系统的不断发展需要相应的资源、大量数据集和计算基础设施，特别是在限制环境下的基础研究和应用中，知识的表示通过各种模态呈现，包括动力学和奖励模型、价值函数、策略和原始数据。该论文系统地讨论了这些模态，并基于其固有属性和与不同目标和机制之间的相互关系来进行讨论，以实现知识的迁移和推广，并分析了特定形式的转移出现或稀缺的原因，并强调从设计到学习的转移的重要性。
当代人工智能系统需要资源、数据集和计算基础设施，知识的表示通过不同模态呈现，包括动力学和奖励模型、价值函数、策略和原始数据。该论文讨论了这些模态，以实现知识的迁移和推广，并分析了转移出现或稀缺的原因，并强调了从设计到学习的转移的重要性。
