最近几十年强化学习取得了一些成功,比如AlphaGo打败人类棋手,玩Atari游戏比人类厉害。但是这些成功都局限于数字世界,在现实生活中应用强化学习仍存在很多障碍。一个显而易见的局限性在于当前的强化学习算法具有很低的样本效率,因此需要和环境进行大量交互,但这些大量交互对于现实世界来说通常意味着付出高昂的代价。即使是在...
Reward to Value 过程通常使用基于 Bellman optimal equation 或 Bellman equation 的TD 更新,在强化学习中使用这种 bootstrap 思想,会导致学习目标(TD target)中的误差不断累积,价值收敛前会多次震荡 Value to Policy 涉及到“探索-利用” 困境,不佳的探索方法在学习后期导致片面利用 DRL 方法涉及到...
在其他的强化学习算法中,“sample efficiency”指样本效率,指采集一定数量的样本后进行训练,如果算法性能更好则说明样本效率更高,比较常见的场景就是DQN算法,因为其采用缓存池结构可以复用样本,因此样本效率高;也有另一种场景,那就是采样训练的次数少,比如更少的训练迭代次数,我们也可以说其样本效率高,不过这种情况更...
模仿学习和相关的逆强化学习代表了一些最符合样本效率的RL方法。 绑结是一项比较深奥的任务(显然超出了许多学习算法的能力),但我们可以通过它,来对不同学习算法应用于更多标准任务的样本效率进行比较。在谢尔盖莱文伯克利的深层RL课程第21课,第29页幻灯片中,通过对比公开发表的HalfCheetah 任务的结论,给出了各种RL算法...
1.样本效率问题:强化学习通常需要大量的样本进行试错学习,如何提高样本效率是一个重要的研究方向。 2.泛化能力:强化学习模型能否在未见过的状态或环境下表现出良好的泛化能力。 3.负面影响的考虑:在设计强化学习任务时,应考虑可能出现的负面影响,并努力避免。强化学习是一种机器学习方法,它通过试错的方式学习最优策略...
强化学习应用1.强化学习在游戏、机器人控制、自然语言处理等领域有广泛应用。2.强化学习与深度学习结合,可以在复杂环境中取得更好的效果。强化学习简介强化学习挑战1.强化学习面临样本效率低下的挑战,需要更多的数据和计算资源。2.强化学习还需要更好地解决探索与利用的平衡问题,以提高学习效果。强化学习发展趋势1.强化...
就在这样的背景下，研究者们通过精心设计的实验，首次揭开了数据增强的面纱，表明简单的数据增强技术竟能让视觉强化学习的样本利用效率大幅提升。这不仅在自动驾驶领域表现得淋漓尽致，更在机器人控制任务中展现出惊人的潜力。实验结果让人惊喜，更让我思索：这些数据增强究竟是如何缓解可塑性损失的呢？就像一些魔法，不...
代理通常由一组参数来参数化使得它能够利用梯度优化使强化学习目标最大化。坡度关于策略参数通常是未知的,并且很难以分析形式获得。因此,你不得不用样本来近似它。利用非策略样本估计梯度主要有两种方法:半梯度法和重要性抽样法。 半梯度 这些方法在梯度展开中减少了一个项,这导致了估计量的偏差。理论上,这个偏差项...
图1 基于图像的强化学习任务示意图 ☞相关工作☜ 现有的提高image-based RL样本效率的工作主要可以分成两类:借助辅助任务促进状态表征学习和图像增广技术。 图2 现有方法分类 基于辅助任务的方法:在这类方法中,需要我们去精心地设计辅助任务以帮助状态表征(state representation)的学习,从而提高策略学习速度,比如我们...
这种不适用于实际场景的主要原因之一是样本效率低下,无法保证最先进的强化学习的安全运行。在强化学习理论中,你想根据一个特定的指标来改善一个代理的行为。为了改进这个度量,代理可以与环境交互,从中收集观察结果和奖励。可以用两种不同的方式进行改进:论政策和非保险单。