针对第二个问题，论文中设计了一系列的实验，通过实验证明：1）学习到的内在奖励函数能够捕获有用的规律，这些规律有助于强化学习过程中的Exploration和Exploitation；2）学习到的内在奖励函数可以推广到不同的学习智能体和不同的环境中；3）内在奖励函数可以捕获知识告诉智能体要做什么而不是怎么做，策略是用来告诉智能...
DeepMind 的主要任务是开拓人工智能的新疆界，开发可以自主解决任何复杂问题的新系统。我们的强化学习代理已在 Atari 2600 游戏和围棋中实现了突破。但这些系统需要大量数据进行长时间训练，我们一直致力于提高我们的通用学习算法，改变这一情况。我们在最近的论文《使用无监督辅助任务的强化学习》中提出了一种可以大大提高...
上图是一个任务流程,LLM给出plan,Selector(可以是mineclip)通过比较当前状态和候选目标集合中每个目标的效率和可行性来选择最佳目标,可以使用基于语言和视觉的模型来计算目标和状态之间的语义相似度。做出action后,Descriptor(可以是LLM)从生成的反馈信息中收集信息翻译为描述符,得到新的plan。强化学习发生在controller,是...
强化学习的自动任务:表示学习是和适应环境的任务相关的;这篇论文给出了任务相关的表示学习的理论证明。 论文核心观点如下: Our work opens up the possibility of automatically generating auxiliary tasks in deep reinforcement learning, analogous to how deep learning itself enabled a move away from hand-crafted...
针对对抗场景下不确定性辅助任务的分层强化学习方法.pdf,本发明提出了针对对抗场景下不确定性辅助任务的分层强化学习方法。首先进行上层的任务分配阶段,智能体先获取全局环境信息,然后提取出其中对自身重要的辅助任务信息,再基于此提取出重要的主要任务信息,最后结合其
1、技术问题:本发明的目的是提出一种针对对抗场景下不确定性辅助任务的分层强化学习方法,该方法分为两层,上层强化学习用于解决不确定辅助任务带来的任务分配问题,在该层中,系统可能会舍弃部分辅助任务,将剩下的任务分配给各个智能体;下层强化学习用于解决不确定辅助任务带来的任务执行问题,在该层中,系统会决策出执行任...
包括在计算机存储介质上编码的计算机程序的用于训练强化学习系统的方法、系统和装置。该方法包括:训练动作选择策略神经网络,并且在动作选择神经网络的训练期间,训练一个或多个辅助控制神经网络和奖励预测神经网络。辅助控制神经网络中的每个辅助控制神经网络被配置为接收由动作选择策略神经网络生成的相应的中间输出,并生成对于...
深度强化学习高效库SERL | 最近,机器人强化学习(RL)领域取得了显著进展,使得处理复杂图像观测、在实际世界中训练以及整合演示和先前经验等辅助数据的方法成为可能。然而,尽管有这些进展,机器人强化学习仍然很难使用。从实践者的角度来看,实现这些算法的具体细节对性能的影响与算法的选择一样重要,甚至更重要。我们认为,机...
ChatGPT不仅可以理解并回答用户的问题,还能完成一些复杂任务,包括按照特定文风撰写诗歌、假扮特定角色对话、修改错误代码等。此外,因为ChatGPT被加入了预先设计的“道德”准则,即人类反馈强化学习(RLHF)技术,所以它还能表现出一些人类特质,例如承认自己的错误、按照设定的道德准则拒绝不怀好意的请求等。...
a在接下来的10周左右的时间,每天利用课前5分钟的小活动,让学生分组轮流展示学习成果,让学生对整个词汇表中的中高难度词汇有个全面的掌握。并辅助以听写等考查手段加以强化记忆。鼓励学生小组内互相检验复习效果。做到“今日词,今日记,今日会”,不拖欠任务 正在翻译,请等待...[translate]...