于是再有了 2017年的 《Learning to Reinforcement Learn》,具体细节我也未看,迟些再谈。 Sepp Hochreiter 其人(下图那公式似乎是另一些不同的研究): Sepp Hochreiter 也是《Hopfield Network is all you need》的作者之一,所以我注意到他的名字,后者这篇论文对 AGI 也是很重要的,它描述 Transformer 是 Hopfield...
Paper:Learning to Reinforcement Learn Topic:Meta-RL(Deep Meta Reinforcement Learning) Publication:CogSci 2017 ❏ 引子(一些碎碎念) Deepmind 19年出的Reinforcement Learning: Fast and Slow这篇文章(见下方链接卡片)里讲到了:RL训练缓慢的一个来源是weak inductive bias。而Meta-RL可以通过学习到tasks的分布D(...
我们比较了针对该独立赌博机环境量身定制的几种算法,比较了整个回合的累积期望遗憾:Gittins指数(Gittins, 1979) (在有限水平情况下是贝叶斯最优),UCB (Auer et al., 2002) (带有理论上的有限时间遗憾保证)和Thompson采样(Thompson, 1933) (在这种情况下渐近最优:参见Kaufmann et al., 2012b)。使用(Kaufmann et...
收藏人数: 0 评论次数: 0 文档热度: 文档分类: 待分类 系统标签: reinforcementmnihlearnmetalearningrecurrent LEARNINGTOREINFORCEMENTLEARNJXWang1,ZKurth-Nelson1,DTirumala1,HSoyer1,JZLeibo1,RMunos1,CBlundell1,DKumaran1,3,MBotvinick1,21DeepMind,London,UK2GatsbyComputationalNeuroscienceUnit,UCL,London,UK3...
Learning to Transfer Learn: Reinforcement Learning-Based Selection for Adaptive Transfer Learning We propose a novel adaptive transfer learning framework, learning to transfer learn (L2TL), to improve performance on a target dataset by careful extractio... L Zhu,S Ark,Y Yang,... - European ...
Reinforcement Learning: An Introduction 这本书的地位就不用我来说了，强化学习入门必读。当然不得不说...
Learning to reinforcement learn JX Wang 多阶段的学习， 通过学习先验结构， 流行表示，世界模型的交互...
强化学习(Reinforcement Learning): 强化学习是机器学习的范式和方法论之一,用于描述和解决智能体(agent)在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题,强化学习的常见模型是马尔可夫决策过程。近些年来热门的深度强化学习(deep RL),其实就是用神经网络作函数近似的强化学习。
一、什么是强化学习 强化学习(Reinforcement learning,RL)讨论的问题是一个智能体(agent)怎么在一个复杂不确定的环境(environment)里面去极大化它能获得的奖励。通过感知所处环境的状态(state)对动作(action)的反应(reward), 来指导更好的动作,
“Machine learning is a subset of artificial intelligence in the field of computer science that often uses statistical techniques to give computers the ability to learn with data, without being explicitly programmed.” 机器学习的最重要本质是从数据中学习,得到预测函数。人类的思考过程以及判断能力本质上也...