最后介绍2022年的一篇分析总结工作 “Does Self-supervised Learning Really Improve Reinforcement Learning from Pixels?”,系统地探究了图像增强技术与各种自监督学习技术在各种环境上的实际效果,对学习到的表征进行了简单分析,并简单比较了 SSL+RL 联合训练框架与 (先SSL再RL的) 预训练框架的异同。 注解:RL 中算法...
Firstly,我们先谈谈表征学习 wikipedia给出的定义大概是:表征学习(又称特征学习 representation learning)是一种将原始数据转换成为能够被机器学习有效开发的一种技术的集合。 瓶颈:(1)以前都是手工提取特征,但很困难、很昂贵、很耗时、并依赖于强大专业知识。(2)深度神经网络虽然可以有效地学到数据丰富的特征,但特征难...
第一类一般化无监督/自监督表征学习的原则是数据增广(Data Augmentation),代表性的做法是对强化学习中的原始高维状态(多以图像状态输入为代表)进行随机数据变换(例如图像的shift and crop,旋转与灰化等等)。 数据增广本质上是一种数据和学习层面的inductive bias的注入,即潜在假设了对状态所采用的随机数据增广方式,并不...
循环forepisodeinrange(NUM_EPISODES):state=env.reset()done=Falsewhilenotdone:# 表征学习:使用卷积神经网络提取状态特征state_features=cnn_model.predict(state)# 特征提取:使用循环神经网络建模动作空间action=rnn_model.predict(state_features)next_state,reward,done,_=env.step(action)# 更新奖励函数reward=rewa...
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...
5.学习率调整学习率调整学习率衰减,学习率退火Adagrad算法Adadelta算法Adam算法 DiederikP.Kingma等人提出适应性动量估计法(AdaptiveMomentEstimation) 谢谢!第2章表征学习主讲:胡晓2.1表征学习的目的 2.2数据预处理 2.3.2学习模型 混合散布矩阵 2.4.2类可判别测度 在样本表征值的空间分布,类内距离越小和类间距离越大,...
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雷锋网 AI 科技评论按:在强化学习领域,谷歌大脑的研究内容一直是业界重点关注的对象。Marc G. Bellemare 是谷歌大脑的研究员,研究方向为分布式强化学习、表征学习等。他将自己在谷歌大脑 18 个月中研究经历和心得写成了文章并进行发表。雷锋网 AI 科技评论全文编译如下。雷锋网 ...
基于表征学习的离线强化学习能够仅从历史经验数据中学习策略,而无需与环境产生交互.它利用表征学习技术将离线数据集中的特征表示为低维向量,然后利用这些向量来训练离线强化学习模型.这种数据驱动的方式为实现通用人工智能提供了新契机.为此,对近期基于表征学习的离线强化学习方法进行全面综述.首先给出离线强化学习的形式化...
图结构协作表征 强化学习,协作图显示某组对象,如何为了由一个用例描述的一个系统事件而与另一组对象进行协作的交互图。协作图的组成部分协作图强调参与一个交互对象的组织,基本元素包括:活动者(Actor)、对象(Object)、连接(Link)和消息(Message) 对象:用