例如,带有人类反馈的强化学习(RLHF)是聊天机器人ChatGPT中一个关键辅助学习任务,它的目标是提高对话生成的准确性和流畅性,然而在对参数量更大的语言模型GPT-4使用RLHF进行辅助任务训练后,在接近一半的多项选择题任务上产生了负面的效果。 目前研究者已经提出大量的方法来缓解辅助任务学习中的负迁移问题。之前的研究...
深度学习中，辅助任务学习通过引入相关联的辅助任务来提升目标任务性能。然而，同时学习多个任务时，有时会导致目标任务性能下降，即产生负迁移现象。本文从优化和泛化角度分析负迁移问题，并提出分支合并（ForkMerge）算法，展示其在多种辅助任务学习场景下的优越表现。负迁移现象在实践中普遍存在，尤其是在大...
任务间亲和度(Inter-Task Affinity),直白一点的讲的话,就可以理解为:在多任务学习中,用一个值来量化一个任务 对另一个任务 的正面或者负面影响。 那具体怎么衡量呢?在本文中,作者提出:用任务 对共享参数的梯度更新对另一个任务 的 loss 影响的程度来衡量两个任务的亲和度。 形式化地表达就是:考虑任务集合 ,...
图像自监督网络结构一般包含两种结构:辨别式(孪生网络),生成式(GAN网络);由于自监督任务没有标签,我们需要基于一定规则去生成标签或还原图像,该过程称为借口任务(Pretext tasks),Unsupervised/self-supervised 借口任务(Pretext tasks)主要包括如下:去噪:原图加一些噪声送入网络输出去噪后的图上色:将原图变成灰度图送入网...
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...
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
针对于如何在数据中发现问题作为辅助任务,他扩展通用辅助任务架构,参数化表示General Value Functions,并通过Meta-Gradient方法学习更新参数发现问题。实验证明这个方法可以快速发现问题来提高强化学习效果。 Satinder Singh,美国密西根大学教授,Deep Mind科学家,AAAI Fellow。主要研究兴趣是人工智能(AI)的传统目标,即构建能够...
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。我们的强化学习系统已在 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...
1.阅读书本P120,回答计算机辅助设计的特点。 2.根据自己的生活经验,将所接触到的计算机辅助设计的应用情况填写下表 应用领域 举例 军事 航天 建筑 【学习任务二】用AutoCAD软件绘制3D台灯的步骤 1.绘制圆柱D=123,H=19。 2.将原点调整到圆柱的顶面中心。绘制第二个圆柱:D=18,H=127.5,该圆柱的底面中心为上一...
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...