転移強化学習

転移強化学習は、以前のタスクで獲得した知識を活用して新しいタスクの学習プロセスを加速する強化学習の手法です。その主な目的は、異なるが関連のあるタスク間での知識の転送を実現し、学習効率と性能を向上させることです。このアプローチは、マルチタスク環境、継続的学習、および適応システムにおいて大きな応用価値を持ち、訓練時間とリソース消費を大幅に削減しながら、システムの汎化能力和適応性を向上させることが可能です。