今天介绍论文《Meta-Q-Learning》。与PEARL一样,本文同样提出了一种off-policy的meta-RL算法,该算法将context类的meta-RL算法与off-policy方法结合了起来,另外还提出了用新老数据同时对新任务策略进行更新的ad…
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,...
ABSTRACT 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...
31、Gradient Agreement as an Optimization Objective for Meta-Learning,2018 32、Learning to Learn and Predict: A Meta-Learning Approach for Multi-Label Classification,2019 33、ADVERSARIAL ATTACKS ON GRAPH NEURAL NETWORKS VIA META LEARNING,2019 34、Prototypical Networks for Few-shot Learning,2017 35、G...
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-...
利用meta-learning学习pretrain阶段不同任务的权重，论文为
poinwise投影层：在传统Q,K,V基础上，多了一个U(X)，压缩该用户长期历史行为信息，可以理解为底层的...
论文阅读:Few-Shot Meta-Learning on Point Cloudfor Semantic Segmentation,Few-ShotMeta-LearningonPointCloudforSemanticSegmentation摘要建筑机器人的推广可以解决人力资源短缺的问题,提高装修质量。同时,三维点云是获取环境信息的重要数据形式,广泛应用于机器人、
【RLChina论文研讨会】第97期 陈华玉 Score Regularized Policy Optimization through Diffusion B 1065 -- 29:38 App 【RLChina 论文研讨会】第2期 刘明桓 Curriculum Offline Imitation Learning 2.5万 95 20:23:37 App 122集付费!CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM等八大深度学习神经网络一口气全部学完!
主要方法包括:Learning to Learn: Meta-Critic Networks for Sample Efficient Learning等。 本文构造了一个Meta-Critic Network(包含Meta Value Network和Task-Actor Encoder)来学习预测Actor Network的Loss。对于Reinforcement Learning而言,这个Loss就是Q Value。