Skip to main content
Weiter zur Homepage der Europäischen Kommission (öffnet in neuem Fenster)
Deutsch Deutsch
CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
CORDIS
Inhalt archiviert am 2024-06-18

"Scaling Up Reinforcement Learning: Structure Learning, Skill Acquisition, and Reward Shaping"

Ziel

"Learning how to act optimally in high-dimensional stochastic dynamic environments is a fundamental problem in many areas of engineering and computer science. The basic setup is that of an agent who interacts with an environment trying to maximize some long term payoff while having access to observations of the state of the environment. A standard approach to solving this problem is the Reinforcement Learning (RL) paradigm in which an agent is trying to improve its policy by interacting with the environment or, more generally, by using different sources of information such as traces from an expert and interacting with a simulator. In spite of several success stories of the RL paradigm, a unified methodology for scaling-up RL has not emerged to date. The goal of this research proposal is to create a methodology for learning and acting in high-dimensional stochastic dynamic environments that would scale up to real-world applications well and that will be useful across domains and engineering disciplines.
We focus on three key aspects of learning and optimization in high dimensional stochastic dynamic environments that are interrelated and essential to scaling up RL. First, we consider the problem of structure learning. This is the problem of how to identify the key features and underlying structures in the environment that are most useful for optimization and learning. Second, we consider the problem of learning, defining, and optimizing skills. Skills are sub-policies whose goal is more focused than solving the whole optimization problem and can hence be more easily learned and optimized. Third, we consider changing the natural reward of the system to obtain desirable properties of the solution such as robustness, adversity to risk and smoothness of the control policy. In order to validate our approach we study two challenging real-world domains: a jet fighter flight simulator and a smart-grid short term control problem."

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.

Sie müssen sich anmelden oder registrieren, um diese Funktion zu nutzen

Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

ERC-2012-StG_20111012
Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigen

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

ERC-SG - ERC Starting Grant

Gastgebende Einrichtung

TECHNION - ISRAEL INSTITUTE OF TECHNOLOGY
EU-Beitrag
€ 1 500 000,00
Adresse
SENATE BUILDING TECHNION CITY
32000 Haifa
Israel

Auf der Karte ansehen

Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

Keine Daten

Begünstigte (1)

Mein Booklet 0 0