Hipotesis mbrl sobre los parametros

Si es demasiado complejo, puede ser difícil de aprender y generalizar. La hipótesis sobre los parámetros en MBRL influye directamente en las estrategias de exploración utilizadas por el agente. Esta capacidad de generalización es crucial para el éxito en entornos complejos y cambiantes.

En MBRL, la hipótesis de que se pueden aprender modelos precisos del entorno depende de la correcta identificación de los parámetros relevantes. Si dos tareas comparten dinámicas similares, se pueden transferir los parámetros aprendidos en una tarea a la otra. La estimación de parámetros en MBRL a menudo se realiza mediante técnicas de aprendizaje supervisado.

En lugar de intentar aprender un modelo completo del entorno, el agente puede aprender modelos locales que son precisos en las regiones del espacio de estados que son relevantes para la tarea. El agente debe ser capaz de actualizar sus creencias sobre el entorno a medida que recibe nueva información.

Si el modelo es demasiado simple, puede no capturar las dinámicas importantes. Este modelo interno, aunque simplificado, captura las dinámicas relevantes para la tarea. A medida que el agente interactúa con el entorno, recopila más datos y refina su modelo.

Esto le permite recopilar más datos y reducir la incertidumbre en el modelo, lo que a su vez mejora su capacidad de planificación. La precisión de este modelo depende crucialmente de la calidad de la estimación de sus parámetros. Si el modelo tiene una alta incertidumbre en ciertos parámetros, el agente puede priorizar la exploración de esas áreas.

Sin embargo, el sobreajuste a los datos de entrenamiento puede llevar a una mala generalización. No todos los parámetros se aprenden con la misma confianza debido a la naturaleza de los datos.

La hipótesis de que los parámetros del modelo pueden ser utilizados para transferir conocimiento entre tareas es un área de investigación activa en MBRL. Por ejemplo, el uso de embeddings o representaciones latentes puede mejorar la capacidad del modelo para capturar las características importantes del entorno.

Por ejemplo, se puede asumir que las dinámicas son suaves o que tienen una cierta forma funcional. MBRL se apoya en la hipótesis de que un modelo con parámetros ajustados a los datos puede generalizar a nuevas situaciones. Esto implica que el sistema debe ser capaz de manejar información contradictoria y mantener una representación coherente del entorno, actualizando gradualmente los parámetros.

Representar esta incertidumbre permite tomar decisiones más informadas durante la planificación. El aprendizaje multi-tarea se beneficia de esta hipótesis.