This thesis investigates the effectiveness of employing pretraining and a discrete "control signal" bottleneck layer in a neural network trained in aircraft navigation through deep reinforcement learning. The study defines two distinct tasks to assess the efficacy of this approach. The first task is utilized for pretraining specific parts of the network, while the second task evaluates the potential benefits of this technique. The experimental findings indicate that the network successfully learned three main macro actions during pretraining. flying straight ahead, turning left, and turning right, and achieved high rewards on the task. However, utilizing the pretrained network on the transfer task yielded poor performance, possibly due to the limited effective action space or deficiencies in the training process. The study discusses several potential solutions, such as incorporating multiple pretraining tasks and alterations of the training process as avenues for future research. Overall, this study highlights the challanges and opportunities associated with combining pretraining with a discrete bottleneck layer in the context of simulated aircraft navigation using reinforcement learning.

Denna studie undersöker effektiviteten av att använda förträning och en diskret "styrsignal" som fungerar som flaskhals i ett neuralt nätverk tränat i flygnavigering med hjälp av djup förstärkande inlärning. Studien definierar två olika uppgifter för att bedöma effektiviteten hos denna metod. Den första uppgiften används för att förträna specifika delar at nätverket, medan den andra uppgiften utvärderar de potentiella fördelarna med denna teknik. De experimentella resultaten indikerar att nätverket framgångsrikt lärde sig tre huvudsakliga makrohandlingar under förträningen: att flyga rakt fram, att svänga vänster och att svänga höger, och uppnådde höga belöningar för uppgiften. Men att använda det förtränade nätverket för den uppföljande uppgiften gav dålig prestation, möjligen på grund av det begränsade effektiva handlingsutrymmet eller begränsningar i träningsprocessen. Studien diskuterar flera potentiella lösningar, såsom att inkorporera flera förträningsuppgifter och ändringar i träningsprocessen, som möjliga framtida forskningsvägar. Sammantaget belyser denna studie de utmaningar och möjligheter som är förknippade med att kombinera förträning med ett diskret flaskhalslager inom kontexten av simulerad flygnavigering och förstärkningsinlärning.