Обучение многозадачности
Обучение многозадачности обучает единую политику управления на демонстрациях из нескольких различных задач одновременно с ожиданием, что общие представления, изученные между задачами, улучшают производительность на каждой отдельной задаче и обеспечивают обобщение на новые задачи. В робототехнике это часто означает обучение на сотнях задач с различными объектами, целями и окружением. Ключевая проблема — балансировка вклада градиентов различных задач (интерференция градиентов) и обеспечение того, чтобы политика управления могла различать задачи во время вывода — обычно через языковое обусловление или однозначные идентификаторы задач. Политики многозадачности являются предпосылкой для универсальных робототехнических помощников. Смотрите это на практике: наши оценки в реальном мире →