AI综述(大模型驱动):在 PowderWorld中,提供了两个激励挑战分布,一个用于世界建模和一个用于强化学习。每个分布包含手工设计的测试任务,以检查泛化。实验表明,环境的复杂性提高了世界模型和某些强化学习agent的泛化,但可能阻碍了在高 variance环境中学习。为了解决这个问题,我们提出了一种轻型但有表达能力的模拟环境。 ...
传统的元强化学习方法在 meta-training 过程中需要大量的数据,因为很多是on-policy的。在许多问题中很难满足。本篇论文探索在元学习阶段(learn a RL procedure;外循环)提供监督信息,实际使用有监督的模仿学习,这样可以充分利用 off-policy 数据,内循环仍然是一个 RL 学习。模仿的专家策略可以是标准强化学习方法自动产...
本文假设智能体之间传递的消息是连续变量(不像 RIAL 或者 DIAL 是离散的),文章采用的强化学习算法应该是 policy gradient 方法(论文本身没有指明,这个结论是从网络结构上推断而出)。 本文解决的也同样是 Dec-POMDP 问题,遵循的是中心化训练中心化执行 CTCE(Centralized Training Centralized Execution)框架,因而在大规...
在论文中，研究人员提供了几个例子，展示了强化学习代理如何能够在游戏和机器人环境中学习一般技能。例如，当被要求在围棋比赛中取得最大胜利时，AlphaZero 学会了跨越围棋许多方面的综合智能。然而，研究人员强调，一些根本性的挑战仍未解决，他们并没有对强化学习代理的样本效率提供任何理论上的保证。而是猜想，当强大的...
AMiner通过AI技术,对 IJCAI2023 收录的会议论文进行了分类整理,今日分享的是强化学习主题论文,共13篇,我们在这里展示五篇最受欢迎的论文,欢迎下载收藏! 1.CROP: Towards Distributional-Shift Robust Reinforcement Learning using Compact Reshaped Observation Processing ...
传统的元强化学习方法在meta-training过程中需要大量的数据,因为很多是on-policy的。在许多问题中很难满足。本篇论文探索在元学习阶段(learn a RL procedure;外循环)提供监督信息,实际使用有监督的模仿学习,这样可以充分利用off-policy数据,内循环仍然是一个RL学习。模仿的专家策略可以是标准强化学习方法自动产生的,这样...
在前段时间结束的第36 届 AAAI 人工智能会议上，大会官方公布了，其中一篇专门分析强化学习抽象理论的论文《A Theory of Abstraction in Reinforcement Learning》获得了该奖项提名。论文作者David Abel 博士毕业于布朗大学，他于近日将这篇博士论文上传到了arXiv上，共有295页。在这篇论文中，作者提出了强化学习中蕴含...
强化学习论文(Scalable agent alignment via reward modeling: a research direction),这是将AI应用于现实世界复杂问题的最大障碍之一。DeepMind将这个问题定义为“智能体对齐问题”,并提出了新的解决方案。概述了解决agentalignment问题的研究方向。所
归纳一下目前读到强化学习论文所涉及的话题 一、Model-free RL 主要目标是Stable和Data Efficient,另外希望能够支持High Dimensional Input、支持continuous action space、支持并行计算。 张楚珩:【强化学习算法 1】DQNzhuanlan.zhihu.com 张楚珩:【强化学习算法 2】DDPGzhuanlan.zhihu.com ...
深度强化学习论文 一. 开山鼻祖DQN 1.Playing Atari with Deep Reinforcement Learning,V. Mnih et al., NIPS Workshop, 2013. 2.Human-level control through deep reinforcement learning, V. Mnih et al., Nature, 2015. 二. DQN的各种改进版本(侧重于算法上的改进)...