这也提供了一种技术上的可行性,即任何RL算法都可以通过模仿学习蒸馏成一个足够强大的序列模型,并将其转化为一个in-context RL算法。 基于此,DeepMind提出了算法蒸馏(Algorithm Distillation, AD) ,通过建立因果序列模型将强化学习算法提取到神经网络中。 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2210.14215.pdf 算法蒸馏将学...
基于此,DeepMind提出了算法蒸馏(Algorithm Distillation, AD) ,通过建立因果序列模型将强化学习算法提取到神经网络中。 论文链接:https:///pdf/2210.14215.pdf 算法蒸馏将学习强化学习视为一个跨episode的序列预测问题,通过源RL算法生成一个学习历史数据集,然后根据学习历史作为上下文,通过自回归预测行为来训练因果Transformer。
基于此,DeepMind提出了算法蒸馏(Algorithm Distillation, AD) ,通过建立因果序列模型将强化学习算法提取到神经网络中。 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2210.14215.pdf 算法蒸馏将学习强化学习视为一个跨episode的序列预测问题,通过源RL算法生成一个学习历史数据集,然后根据学习历史作为上下文,通过自回归预测行为来训练因...
DeepMind提出「算法蒸馏」:可探索的预训练强化学习Transformer 转载自| 新智元 在当下的序列建模任务上,Transformer可谓是最强大的神经网络架构,并且经过预训练的Transformer模型可以将prompt作为条件或上下文学习(in-context learning)适应不同的下游任务。 大型预训练Transformer模型的泛化能力已经在多个领域得到验证,如文本补全...
这也提供了一种技术上的可行性,即任何RL算法都可以通过模仿学习蒸馏成一个足够强大的序列模型,并将其转化为一个in-context RL算法。 基于此,DeepMind提出了算法蒸馏(Algorithm Distillation, AD) ,通过建立因果序列模型将强化学习算法提取到神经网络中。
这也提供了一种技术上的可行性,即任何RL算法都可以通过模仿学习蒸馏成一个足够强大的序列模型,并将其转化为一个in-context RL算法。 基于此,DeepMind提出了算法蒸馏(Algorithm Distillation, AD) ,通过建立因果序列模型将强化学习算法提取到神经网络中。