# Uogólnianie i adaptacja w RL EN: **Generalisation and adaptation in reinforcement learning** · id `rlgeneralization` · aliases: generalization in RL, RL generalisation, adaptacja agentów RL, zero-shot generalization RL Path: [AI Atlas](https://aiatlasgraph.com/llms.txt) › [Uczenie ze wzmocnieniem i decyzje](https://aiatlasgraph.com/t/decisions.md) › Uogólnianie i adaptacja w RL ## Description - PL: Rodzina metod RL dotyczących przenoszenia polityk na nowe środowiska, szybkiej adaptacji do zadań i uczenia w warunkach niestacjonarnych. - EN: A family of RL methods concerned with transferring policies to new environments, rapid task adaptation and learning under nonstationarity. ## In one sentence - PL: Chodzi o agentów, którzy radzą sobie w nowych sytuacjach, szybko się przystosowują i nie tracą zdolności do dalszej nauki. - EN: This is about agents that cope with new situations, adapt quickly and keep the ability to learn further. ## Problem it solves - PL: Agent świetny na poziomach z treningu często gubi się na nowym poziomie, a po długiej nauce przestaje przyswajać nowe rzeczy. - EN: An agent that excels on its training levels often gets lost on a new one, and after long training stops picking up new things. ## What it does - PL: Jak kierowca, który uczył się w wielu miastach i w różnych warunkach, więc w nowym mieście też sobie poradzi. - EN: Like a driver who learned in many cities and conditions, so a new city poses no great problem. ## Everyday example - PL: Robot odkurzający, trenowany na wielu wygenerowanych układach mieszkań, sprawnie sprząta mieszkanie, którego nigdy nie widział. - EN: A robot vacuum trained on many generated flat layouts cleans a flat it has never seen with ease. ## This concerns you if you… - PL: twój agent działa dobrze tylko na tym, na czym ćwiczył - PL: zadanie zmienia się z czasem i agent musi nadążać - PL: chcesz, by agent uczył się nowych zadań z kilku prób - EN: your agent only works well on what it practised - EN: your task changes over time and the agent must keep up - EN: you want an agent to learn new tasks from few trials ## Keywords Procgen · contextual MDP · meta-RL · domain randomization · unsupervised environment design · PAIRED · Prioritized Level Replay · DrQ · loss of plasticity · continual RL · XLand · Craftax ## How it works - PL: Uogólnianie mierzy się na rozdzielnych zbiorach poziomów treningowych i testowych, np. generowanych proceduralnie. Poprawia je różnorodność środowisk i automatyczne programy nauczania, augmentacja obserwacji, meta-uczenie na rozkładzie zadań oraz techniki podtrzymujące plastyczność sieci przy ciągłym uczeniu. - EN: Generalisation is measured on disjoint training and test levels, often procedurally generated. It improves with environment diversity and automatic curricula, observation augmentation, meta-learning over task distributions and techniques that preserve network plasticity during continual learning. ## Limits - PL: Brak jednolitej definicji i benchmarków utrudnia porównania. Metody często wymagają symulatora z kontrolowanymi parametrami środowiska, a poprawa na jednych testach nie przenosi się na inne rodzaje zmian. - EN: No unified definition or benchmark makes comparison hard. Methods often need a simulator with controllable environment parameters, and gains on one test rarely carry over to other kinds of shift. ## Key terms - PL: **contextual MDP**: Rodzina zadań różniących się ukrytym parametrem, np. układem poziomu. - PL: **procedural generation**: Automatyczne tworzenie wielu wariantów poziomów lub scen do treningu. - PL: **zero-shot transfer**: Działanie w nowym środowisku bez dodatkowego treningu. - EN: **contextual MDP**: A family of tasks differing in a hidden parameter, such as level layout. - EN: **procedural generation**: Automatically creating many level or scene variants for training. - EN: **zero-shot transfer**: Acting in a new environment without extra training. ## Know first - [Proces decyzyjny Markowa (MDP) (Markov decision processes (MDP))](https://aiatlasgraph.com/t/mdp.md) - [Przeuczenie, niedouczenie i regularyzacja (Overfitting, underfitting and regularisation)](https://aiatlasgraph.com/t/biasvariance.md) ## Subtopics (4 direct, 4 in total) - [Augmentacja obserwacji w RL z obrazu (Data augmentation for pixel-based reinforcement learning)](https://aiatlasgraph.com/t/rlaugmentation.md): Regularising RL from visual observations through random transformations of replay-buffer images, improving sample efficiency and robustness. - [Automatyczne projektowanie środowisk treningowych (UED) (Unsupervised environment design for reinforcement learning)](https://aiatlasgraph.com/t/ued.md): Methods that automatically generate or select environment configurations to form a curriculum that improves agent robustness and generalisation. - [Ciągłe uczenie ze wzmocnieniem (Continual reinforcement learning)](https://aiatlasgraph.com/t/continualrl.md): Reinforcement learning under nonstationarity without a fixed end of training, including the loss of plasticity in deep networks. - [Meta-uczenie ze wzmocnieniem (meta-RL) (Meta-reinforcement learning)](https://aiatlasgraph.com/t/metarl.md): Meta-learning applied to RL: training over a task distribution yields a policy or algorithm that adapts to a new task from few interactions. ## Related topics Untyped, symmetric "see also" links. - [Przenoszenie z symulacji do rzeczywistości (sim-to-real) (Sim-to-real transfer)](https://aiatlasgraph.com/t/simtoreal.md) ## Sources - [A Tutorial on Meta-Reinforcement Learning]() `metarl-survey-2023` · by Jacob Beck; Risto Vuorio; Evan Zheran Liu; Zheng Xiong; Luisa Zintgraf; Chelsea Finn; Shimon Whiteson - [Emergent Complexity and Zero-shot Transfer via Unsupervised Environment Design]() `paired-ued-2020` · by Michael Dennis; Natasha Jaques; Eugene Vinitsky; Alexandre Bayen; Stuart Russell; Andrew Critch; Sergey Levine - [Towards Continual Reinforcement Learning: A Review and Perspectives]() `continual-rl-review-2020` · by Khimya Khetarpal; Matthew Riemer; Irina Rish; Doina Precup --- AI Atlas revision 122 (2026-10-30) · HTML: https://aiatlasgraph.com/t/rlgeneralization · index: https://aiatlasgraph.com/llms.txt · everything: https://aiatlasgraph.com/llms-full.txt · updated 2026-10-30