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In-context reinforcement learning with algorithm distillation[J]. arXiv preprint arXiv:2210.14215, 2022. arxiv.org/pdf/2210.1421 1.摘要- 关键概念 : 该论文提出了一种用于将强化学习(RL)算法提炼成神经网络的方法是什么? 论文提出的方法是算法蒸馏(Algorithm Distillation,简称AD),这是一种将强化学习(RL)...
【In-Context强化学习精选:一个收集上下文强化学习(ICRL)研究论文的资源库,旨在定期更新追踪该领域的前沿进展】'Awesome In-Context RL: A curated list of In-Context Reinforcement Learning' GitHub: github.com/dunnolab/awesome-in-context-rl #InContextLearning# #ReinforcementLearning# #MachineLearning# û...
而这里的In-Context指的是在蒸馏后不更新参数的情况下,蒸馏模型能够在任务中通过环境交互得到的上下文信息进一步提升自己的策略。 简约大气的配图 文章指出最近有研究表示transfomer可以通过将offline的RL视为序列预测问题来从离线数据中学习策略,甚至在扩充任务数据的情况下,能够得到多任务通用策略,而该方法也被称为“...
论文提出了一种用于将强化学习（RL）算法提炼成神经网络的方法——算法蒸馏（Algorithm Distillation，简称AD）。AD通过使用因果序列模型对RL算法的训练历史进行建模，将学习强化学习的过程视为跨越多个事件的序列预测问题。AD包括两个步骤：首先，通过一个源RL算法生成一个学习历史数据集；然后，使用因果序列...
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近来,随着ChatGPT和GPT-4等大模型的火热,使得学术界开始更多的关注于大模型背后的一些关键新技术,例如与ChatGPT高度相关的In-Context Learning(情景学习,也可以称为上下文学习)、Chain-of-thoughts(思维链推理)以及Reinforcement Learning from Human Feedback(人类反馈强化学习)等全新学习范式。在自然语言理解和生成领域...
近来,随着ChatGPT和GPT-4等大模型的火热,使得学术界开始更多的关注于大模型背后的一些关键新技术,例如与ChatGPT高度相关的In-Context Learning(情景学习,也可以称为上下文学习)、Chain-of-thoughts(思维链推理)以及Reinforcement Learning from Human Feedback(人类反馈强化学习)等全新学习范式。在自然语言理解和生成领域...
近来,随着ChatGPT和GPT-4等大模型的火热,使得学术界开始更多的关注于大模型背后的一些关键新技术,例如与ChatGPT高度相关的In-Context Learning(情景学习,也可以称为上下文学习)、Chain-of-thoughts(思维链推理)以及Reinforcement Learning from Human Feedback(人类反馈强化学习)等全新学习范式。在自然语言理解和生成领域...
In-context learning is a promising approach for offline reinforcement learning (RL) to handle online tasks, which can be achieved by providing task prompts. Recent works demonstrated that in-context RL could emerge with self-improvement in a trial-and-error manner when treating RL tasks as an ...