强化学习 (RL) 中的迁移学习涉及使用从一个任务中获得的知识来提高不同但相关的任务的性能。这种方法是有益的，因为训练RL代理可能是资源密集型的，需要大量的时间和计算能力。通过利用以前学到的技能或表示，开发人员可以加快新任务的培训过程，使其更高效，并提高代理的整体性能。
迁移学习在RL中的一个常见应用是在多任务学习期间，其中训练代理以同时执行多个相关任务。例如，如果一个代理被训练来导航不同的环境，比如迷宫或简单的平台游戏，它可以将其对导航策略的理解从一个环境转移到另一个环境。这意味着，当智能体在新的迷宫上开始训练时，它会从现有的关于空间意识和避障的知识库开始，与智能体从头开始相比，这可以带来更快的适应和更好的性能。
另一个例子可以在机器人技术中看到，其中机械臂学习操纵物体。如果代理已经被训练为在已知环境中拾取和放置某些对象，则当被引入到具有新对象的类似环境时，它可以应用该知识。代理可能会利用其先前的经验来掌握某些抓取技术或运动模式，从而使其能够更有效地学习新任务。总体而言，迁移学习有助于在相关任务中分享见解，最终提高强化学习场景中训练的有效性。