颠倒RL:不要预测奖励,将奖励作为输入 Jürgen Schmidhuber的技术报告摘要: 我们将强化学习(RL)转变为一种监督学习(SL)的形式,方法是将传统RL颠倒过来,称之为 ,或颠倒RL (Upside Down RL, UDRL)。标准RL预测奖励,而UDRL使用奖励作为任务定义的输入,以及时间范围的表示和历史数据以及可期的未来数据的其他可计算函数。
基于LSTM的机器人。到2003年，我们的团队将LSTM用于强化学习（RL）和机器人。在2010年代，RL和LSTM的组合已成为标准。例如，在2018年，经过RL训练的LSTM是OpenAI公司Dactyl的核心，该Dactyl学会了在没有老师的情况下控制灵巧的机器 人手臂。 2018-2019年：用于视频游戏的LSTM。在2019年，DeepMind使用RL+LSTM训练的Alpha...
对此,由RL算法和LSTM形成的组合已经成为了一种标准方案,特别是通过策略梯度训练的LSTM。 例如,在2018年,一个经过PG训练的LSTM是OpenAI著名的Dactyl的核心,它在没有老师的情况下学会了控制一只灵巧的机器人手。 视频游戏也是如此。 2019年,DeepMind(由Schmidhuber实验室的一名学生共同创立)在《星际争霸》游戏中击败了职...
一、前言 此示例说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 网络训练深度 Q 学习网络 (DQN) 代理,以控制在Simscape中建模的房屋供暖系统。 二、房屋供暖模型 此示例的强化学习 (RL) 环境使用房屋供暖系统 (Simscape) 示例中的模型。此示例中的模型包含一个加热器、一个由 RL 代理控制的恒温器、一个房屋、外部温度和一个奖...
顺便一提,同年我们在 Deep RL (但没有快速权重) 方面也做了相关工作,据我所知,这是第一篇标题包含 "learn deep” 这个词组的论文 (2005 年)。 如今,最著名的基于快速权重的端到端可微分神经网络实际上就是我们的原始 LSTM 网络,其遗忘门学会控制内部 LSTM 单元自循环连接的快速权重。所有主要的 IT 公司现在...
为了在RL中训练ADNet,应该确定追踪分数{z_t,l},然而,在未标记的序列中的追踪分数不能立即确定。相反,我们将追踪分数分配给从追踪模拟结果中获得的奖励。在其他工作中,如果在无标签序列中追踪模拟的结果在有标签的帧上被评价为成功,那么无标签帧的追踪分数由z_t,l = +1给出。如果不成功,则z_t,l被赋予-1...
【摘要】空中目标意图识别是战场态势认知的重要部分。为了进一步提高空中目标意图识别准确率及实时性,提出了基于改进长短时记忆(long short-term memory,LSTM)网络模型RL-LSTM的空中目标意图识别方法。首先获取目标实时的状态数据,以最后时刻目标状态作为模型输入,利用RL-LSTM模型来学习7种常见意图的运动及时间相关特征信息...
该文以一款基于精简指令集(RISC-V)自研核心为例,在基于通用验证方法学(Universal Verification Methodology, UVM)的验证平台上设计出一种伪随机指令生成器,并针对普通伪随机指令生成器覆盖率低、收敛速度慢的问题,建立GRU_LSTM算法模型,并结合强化学习(Reinforcement Learning, RL)算法构建新算法模型RLGRU_LSTM应用于伪...
传统强化学习(RL)不会将问题分解为更容易解决的子问题,这就是我为什么在 1990 年引入了带有端到端可微 NN 的子目标生成器,以及能学习生成子目标序列的循环神经网络的原因,它们共同构建了分层强化学习。 我们在 1990-91 年发表的论文是许多有关 HRL 的后续论文中的第一篇,此后不久,其他研究者也开始在 HRL 上做...
实际上我们很早就解决了这个问题,比2015年这篇文章,讨论了部分可观察环境中强化学习(RL)的一般问题。 世界模型M可能擅长预测一些事情,但对其他事情不确定。控制器C通过学习通过自我发明的问题序列(激活模式)来查询并解释答案(更多的激活模式)来最大化其目标函数。 C可以从学习从M中提取任何类型的算法信息中获益,...