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CORDIS - Risultati della ricerca dell’UE
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Contenuto archiviato il 2024-06-18

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

Obiettivo

"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."

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

ERC-2012-StG_20111012
Vedi altri progetti per questo bando

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

ERC-SG - ERC Starting Grant

Istituzione ospitante

TECHNION - ISRAEL INSTITUTE OF TECHNOLOGY
Contributo UE
€ 1 500 000,00
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

Nessun dato

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