另外,现有的meta-RL算法大多十分复杂,且难以调参,为此,作者另辟蹊径,从多任务目标(multi-task objective)的角度设计了一种新的算法——meta-Q-learning(MQL),这种算法直接通过在大量任务上训练得到一个模型的初始参数,然后利用该初始参数去学习(adapt)新的任务,另外,与PEARL类似,MQL同样设计了一个基于context的隐层...
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,...
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...
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-...
以下是第二次更新参数的代码 # 将所有任务的查询集上的loss的和除以任务数目,求了个平均值loss_q=losses_q[-1]/task_num# 利用上面的loss算梯度,并更新初始化参数self.meta_optim.zero_grad()loss_q.backward()self.meta_optim.step() 11.3 元学习在N-ways K-shot上的应用 ...
形式上,每个任务T = { L(x1, a1, ... , xH, aH), q(x1), q(xt+1|xt, at), H }由损失函数L,初始观测值的分布q(x1),转换分布q(xt+1|xt, at)和回合长度H组成。在i.i.d.监督学习问题,长度H = 1。该模型可以通过在每个时间 t 选择一个输出at来生成长度为H的样本。损失L(x1, a1, .....
Logits 预测。在模式步 P_s 中,transformer 解码器的输出被转换为 Q 值的 Logits 预测。每个码本在 P_s+1 中最多出现一次。如果码本存在,则从 D 通道到 N 应用特定于码本的线性层来获得 Logits 预测。 实验结果 音频tokenization 模型。研究对 32 kHz 单声道音频使用非因果五层 EnCodec 模型,其步幅为 64...
Hello, i ran the code with the command python run_script.py --env cheetah-dir --gpu_id 0 --seed 0 but got an errror. The error message was: /home/xw/gym/gym/logger.py:30: UserWarning: WARN: gym.spaces.Box autodetected dtype as <class 'nu...
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 改论文,有时候比写论文痛苦。 无论是导师“刷屏”的一个个建议,还是期刊给回来的审稿意见,都能折磨得人头发狂掉。 好消息是,现在AI终于可以帮你改论文了。 像是给论文引用的某个算法/观点加上原始参考文献: ...
就像电子邮件,在线百科, 分享1313 chatgpt吧 LearnerForever 强化学习与合成数据:AI研究的新篇章Q-Learning 很可能不是解锁通用人工智能(AGI)的秘密。但是,结合合成数据生成(比如 RLAIF、自指导等)和数据高效的强化学习算法,很可能是推进当前人工智能研究范式的关键。 简而言之:通过强化学习进行微调是训练高性能语言...