Q-learning再加上context作为输入,已经可以比得上现有的meta-learning的算法 直接最大化所有训练任务的return已经是一种很好的优化方法,所以现有的meta-learning优化机制真的有必要吗? 本文提出的Meta-Q-Learning (MQL) 算法可以有效地回收利用training task中采集的数据,而这被很多别的meta RL算法忽视了 简介 Meta ...
由此获得的倾向性得分为: 与倾向性得分相关的一个量被称为ESS(normalized Effective Sample Size),指的是需要多少目标分布(p)的数据集才能使得(10)式左右两边的方差相等,一种MonteCarlo估计方式如下:若分布很接近,则该值接近1,否则该值接近0 Meta Q-Learning(MQL) 本节分两个小节说明,首先说明meta-training阶段,...
MQL分为meta-training和适应新任务两个阶段。在meta-training阶段，目标是减小TD error，与传统基于梯度的meta-RL方法如MAML有所不同，MAML是通过最大化每个任务的fine-tune后性能。在适应新任务阶段，MQL初始化策略参数采用元训练后的θ，并引入了off-policy adaptation。通过重要性采样权重，MQL利用meta-...
MQL是一种用于metaRL的新算法。以下是MQL的关键特性和工作原理：目标：metatraining目标：最大化训练任务的平均性能。具体来说，它衡量的是策略在任务k中轨迹的评估性能。策略调整：MQL通过特定的目标调整策略参数，旨在策略适应新任务时保持稳定。新任务上的性能由第一项衡量，同时考虑新任务或meta训练任务...
本文介绍了Meta-Q-Learning (MQL),这是一种用于元强化学习(meta-RL)的新的异策算法。MQL基于三个简单的想法。首先,我们表明,如果可以访问表示过去轨迹的上下文变量,则Q学习将与最新的元RL算法相当。其次,在训练任务中最大化多任务目标的平均奖励是对RL策略进行元训练的有效方法。第三,元训练经验缓存中的过去数据...
This paper introduces Meta-Q-Learning (MQL), a new off-policy algorithm for meta-Reinforcement Learning (meta-RL). MQL builds upon three simple ideas. First, we show that Q-learning is competitive with state-of-the-art meta-RL algorithms if given access to a context variable that is a ...
This paper introduces Meta-Q-Learning (MQL), a new off-policy algorithm for meta-Reinforcement Learning (meta-RL). MQL builds upon three simple ideas. First, we show that Q-learning is competitive with state-of-the-art meta-RL algorithms if given access to a context variable that is a ...
Hands on Reinforcement Learning Advanced Chapter 神经网络强化学习函数算法网络 在第5 章讲解的 Q-learning 算法中,我们以矩阵的方式建立了一张存储每个状态下所有动作值的表格。表格中的每一个动作价值Q(s,a)Q(s,a)Q(s,a)表示在状态sss下选择动作aaa然后继续遵循某一策略预期能够得到的期望回报。然而,这种用...
sam=Sam(image_encoder=ImageEncoderViT(depth=encoder_depth,embed_dim=encoder_embed_dim,img_size=image_size,mlp_ratio=4,norm_layer=partial(torch.nn.LayerNorm,eps=1e-6),num_heads=encoder_num_heads,patch_size=vit_patch_size,qkv_bias=True,use_rel_pos=True,global_attn_indexes=encoder_global_...
Next point-of-interest (POI) recommendation is a hot research field where a recent emerging scenario, next POI to search recommendation, has been deployed in many online map services such as Baidu Maps.Meta-Learning Paper Add Code Cannot find the paper you are looking for? You can Submit a...