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。即使是在复杂的数字环境中,例如玩完整的《星际争霸》游戏,极低的样本效率也阻碍RL学习好的策略。 图2AlphaGo与李世石对决 图3智能体玩Atari游戏 就本文了解,可能...
另一类方法通过直接预测未来多步的状态序列来辅助表征学习[8]，但这类方法需要存储多步的真实状态序列作为预测任务的标签，所耗存储量大。因此，如何有效从环境的状态序列中提取有利于长期决策的未来信息，进而提升连续控制机器人训练时的样本效率是需要解决的问题。为了解决上述问题，我们提出了一种基于状态序列频域预测...
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...
样本效率指的是在训练机器学习模型时所需的数据量。通常来说，一个模型的样本效率越高，它在小规模数据集上表现越出色。样本效率的关键在于如何充分利用有限的训练样本，使得模型能够在现实世界中做出准确的预测，而不仅仅是在已知的数据点上表现良好。第二部分：样本效率的重要性 减少数据收集成本：数据采集是昂贵和...
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...
为了提升样本效率,研究者们将目光投向于表征学习,希望训得的表征能从环境的原始状态中提取出充足且有价值的特征信息,从而提升机器人对状态空间的探索效率。 基于表征学习的强化学习算法框架 在序列决策任务中,「长期的序列信号」相对于单步信号包含更多有利于长期决策的未来信息。启发于这一观点,一些研究者提出通过预测未...
4.3.1 RL 低效的体现:钟型样本效率曲线 4.3.2 RL 低效的原因:General Model-free RL 框架的固有问题 4.3.3 各种提升样本效率的方法 4.4 补充实验 1. 强化学习的一般范式 强化学习的标准交互过程如下:每个时刻,智能体根据根据其 策略(policy...
表1:各种RL算法的相对样本效率。 样本效率在同一类算法中的实现之间有很大的差异,我发现幻灯片中的估值相对于文献中的特定示例来说可能有些夸大。特别是,OpenAI的进化策略论文提出了一种比TRPO具备更高的样本效率的方法,即一种策略梯度方法,用它来与TRPO...
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。即使是在复杂的数字环境中,例如玩完整的《星际争霸》游戏,极低的样本效率也阻碍RL学习好的策略。 图2AlphaGo...
在上面讨论的示例中,进化策略是样本效率最低的方法之一,通常需要比其他方法至少多出10倍的步长来学习给定的任务。另一个极端情况是,基于模型方法和模仿方法则需要最少的时间步长来学习相同的任务。 乍一看,它似乎是与基于进化的方法相反的案例,但当你对计算进行优化而不是对样本效率进行优化时,会发生一件有趣的事情...