事实上,大多数人更倾向于使用策略梯度算法,甚至包括最早DQN论文的作者,他发现如果参数调的好,则它比Q学习效果还要好。我们首选PG算法是因为它是端到端(End to end)的:有一个显式的策略,和一个能够直接优化期望回报(expected reward)的规范的方法。好的,作为例子,我们将会从零开始,在像素级别,使用一个深度神经网...
从结果上来看对于一些任务使用这种对比学习的CURL方式可以和传统的基于状态输入的RL不分伯仲,但是对于一些任务仍旧有一些Gap,甚至有些任务根本不Work。Pieter解释说是由于一些任务从观测到的图片无法表征出学习所需要的关键信息,因此仅仅依靠Pixels或者说图片的方式无法进行学习(我感觉这又是一个大坑...) CURL的结果 尽管...
Pierre Richemond, Elena Buchatskaya, Carl Doersch, Bernardo Avila Pires, Zhaohan Guo, Mohammad Gheshlaghi Azar, et al.Bootstrap your own latent-a new approach to self-supervised learning.Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 33:21271–21284, 2020. ...
Learning Latent Dynamics for Planning from Pixels 1 介绍 输入图像经过编码网络(灰色梯形)变成隐藏状态(绿色),然后隐藏状态可以被映射成奖励和图片。 为了预演,我们将当前图片经过编码网络变成当前隐藏状态变成绿色,然后进行各个序列的虚拟预测,计算各个序列的奖励,最后返回最好序列的第一个action执行 2 算法 Deep ...
我们以数据流向为主线索,讲讲论文代码做了些什么事情。 跑算法就是先收集数据,然后把它feed到构建好的模型中去训练。这个代码还多了一步planning。planning完收到...
you, the programmer, must have a deep understanding of how the GPU operates, as well as a way to see the GPU’s state as it relates to that operation. Lucky for you, NVIDIA Graphics Developer Tools has a simple mission; to provide an ecosystem of tools that gives you that super power...
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今年10月份,作者有单独写了一篇论文来说明这个应用,就是这篇论文了Sim-to-Real Robot Learning from Pixels with Progressive Nets。 我们(论文)提出了一种叫progressive networks来桥接模拟和现实世界,把模拟环境中学习到的策略转移到现实世界中。Progressive network是一个可以重用把从low-level的视觉特征到high-level...
文章要点:文章提出了一个叫Deep Planning Network (PlaNet)的模型来学习环境的dynamics,然后用online planning的方式在这个模型构建的latent space上进行planning得到action。这里面的关键就是model要能够准确预测多步的reward(the dynamics model must accurately predict the rewards ahead for multiple time steps),作者的...
Learning objects from pixels ICLR 2018 · David Saxton · Edit social preview We show how discrete objects can be learnt in an unsupervised fashion from pixels, and how to perform reinforcement learning using this object representation. More precisely, we construct a differentiable mapping from an ...