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…
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 RL 真的有用嘛? 现有RL算法有两个问题:(1)所需数据甚多,因此难以直接用机器人进行学习;(2)真实的机器人所在的环境可能与训练的环境不同。 Meta-RL算法希望能够在一组不同的任务...
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...
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 representation of the past trajectory. Second, a multi-task objective to maximize the average
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-...
Image I, Question Q, 答案集合 A; 2)拓展到meta-learning 应用场景下: 带有support set S, the support set S can include novel examples S' provided at test time; S = T U S' ; 3. Proposed Model: 作者将 VQA 系统分为两个部分:第一个部分就是感知,the embedding part that encodes the input...
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...
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。
论文标题:Towards an Information Theoretic Framework of Context-Based Offline Meta-Reinforcement Learning 论文链接:https://openreview.net/pdf?id=QFUsZvw9mx 项目地址:https://github.com/betray12138/UNICORN 问题背景 在经典强化学习中,智能体(agent)通过与外部环境实时交互来收集反馈,在不断试错(trial-and-er...