对于图像输入 (称为 pixel-based 或 image-based) 的强化学习方法,由于一般需要先从图像中提取高阶语义特征用于决策,其样本效率 (sample efficiency) 会比 state-based (state 一般为紧凑的低维向量) 的方法低很多。 受最近研究对比学习的工作 MoCo [8] 的启发,CURL 通过增加对比表征学习的辅助任务,使得其样本效...
【新智元导读】SPF算法是一种基于状态序列频域预测的表征学习方法，利用状态序列的频域分布来显式提取状态序列数据中的趋势性和规律性信息，从而辅助表征高效地提取到长期未来信息。强化学习算法（Reinforcement Learning, RL）的训练过程往往需要大量与环境交互的样本数据作为支撑。然而，现实世界中收集大量的交互样本通常成本...
为了提升强化学习算法在训练过程中的样本效率,一些研究者们借助于表征学习(representation learning),设计了预测未来状态信号的辅助任务,使得表征能从原始的环境状态中编码出与未来决策相关的特征。 基于这个思路,该工作设计了一种预测未来多步的状态序列频域分布的辅助任务,以捕获更长远的未来决策特征,进而提升算法的样本效...
(2)梯度扩散Gradient Diffusion 现状:对于图像,大家会先使用训练好的深度神经网络模型(如VCG,ResNet等)提取特征信息,再用于强化学习(RL),视觉导航(Visual Navigation)任务等等。 表征学习历史:from 《An Overview on Data Representation Learning: From Traditional Feature Learning to Recent Deep Learning》2017 参考...
【新智元导读】SPF算法是一种基于状态序列频域预测的表征学习方法,利用状态序列的频域分布来显式提取状态序列数据中的趋势性和规律性信息,从而辅助表征高效地提取到长期未来信息。 强化学习算法(Reinforcement Learning, RL)的训练过程往往需要大量与环境交互的样本数据作为支撑。然而,现实世界中收集大量的交互样本通常成本高...
【摘要】 引言在强化学习(Reinforcement Learning, RL)中,表征学习(Representation Learning)和特征提取技术(Feature Extraction)发挥着至关重要的作用。它们能够帮助智能体从原始数据中提取出有效的特征,从而更好地理解环境和任务。本文将深入探讨表征学习与特征提取技术在强化学习中的研究与部署,结合实例详细阐述部署过程及...
SPF算法是一种基于状态序列频域预测的表征学习方法,利用状态序列的频域分布来显式提取状态序列数据中的趋势性和规律性信息,从而辅助表征高效地提取到长期未来信息。 强化学习算法(Reinforcement Learning, RL)的训练过程往往需要大量与环境交互的样本数据作为支撑。然而,现实世界中收集大量的交互样本通常成本高昂或者难以保证...
特征学习已经被广泛应用于人工智能和机器学习领域,如语音识别 (Speech Recognition),信号处理(Signal Processing),物体识别(Object Recognition),自然语言处理(Natural Language Processing)以及强化学习(Reinforcement Learning)。通过学习语音、信号、图像、语言文字等输入数据提取出有用的特征,然后应用到不同的任务上。近几...
【新智元导读】SPF算法是一种基于状态序列频域预测的表征学习方法,利用状态序列的频域分布来显式提取状态序列数据中的趋势性和规律性信息,从而辅助表征高效地提取到长期未来信息。 强化学习算法(Reinforcement Learning, RL)的训练过程往往需要大量与环境交互的样本数据作为支撑。然而,现实世界中收集大量的交互样本通常成本高...
状态表征强化学习（SSRL with State Representation）是SSRL中的一种方法，主要关注状态表征对RL学习过程的影响。通过自监督表征学习，可以提取状态中的有效信息，提升函数关于状态的近似和泛化能力，从而提高RL的学习效率和效果。双时间尺度网络框架（Two-timescale Network）是一种常见状态表征工作方法的描述...