从上面的这么多论文来看,Meta RL目前是一个非常有活力的研究问题,大家在采用各种不同的meta角度去思考问题,构造出新的meta xxx来研究。但是Meta RL相对于Meta Learning for Few Shot Learning研究门槛要高很多,实验难度大很多,也因此我们看到Meta RL的研究基本上被Sergey Levine团队给包了,而Meta Learning在Few Shot...
目前的元强化学习算法主要分为两大类,第一类是基于recurrence的算法,即利用RNN结构获取经验,例如RL^2;另一类是基于gradient的算法,MAML属于后者。 算法介绍 Meta-RL的主要目标就是实现快速适应(adaptation),这通常可以被构建成小样本学习(few-shot learning)问题。由于MAML既可以用于监督学习也可以用于强化学习,因此下面...
元强化学习（meta-RL）旨在学习高效适应新任务的策略，本文总结了几种经典meta-RL算法，包括RL^2、MAML、MAESN、PEARL和Meta-Q-Learning。普通深度强化学习（DRL）专注于解决特定任务下的最优策略问题，而meta-RL的目标是学习一种能够快速适应不同新任务的算法，即"学习如何学习"。meta-RL的基本假设是...
在当前的工作中,作者旨在通过引入(和开源)Alchemy(一种有用的meta-RL基准环境)以及一套分析工具来缓解此问题。 为了进行元学习,环境必须向学习者提供的不是单一任务,而是一系列任务或一系列任务,所有这些任务都有一些共同的高级特征。以前关于meta-RL的工作通常依赖于任务分布,这些任务分布要么是有趣的(例如强盗任务)...
元强化学习（Meta-RL）通过构建快速学习（内环）与元学习（外环）两个阶段来优化强化学习策略。RL2算法正是这一框架的实例，其核心理念在于利用快速学习过程与元学习过程协同作用，以实现高效的学习与适应。内环学习（快速学习）阶段，RL2采用循环神经网络（RNN）的隐藏状态作为记忆载体，这一状态在每个...
另一方面,复杂多变的真实场景使得智能体处理多任务能力的必要性与日俱增,这种使智能体像人类一样同时学习多种技能并进行举一反三的范式被称作「元强化学习」(meta-RL)。 离线强化学习和元强化学习作为强化学习的两个分支,有着各自独特的优势。前者由于摆脱了与环境的在线交互,可以重复利用历史数据进行训练,具有高安...
Meta-RL有三个关键组件: 带记忆的模型 循环神经网络保持隐藏状态。因此,它可以通过在部署期间更新隐藏状态来获取和记忆关于当前任务的知识。没有记忆,meta-RL就行不通。 元学习算法 元学习算法指的是我们如何更新模型权重以进行优化,以便在测试时快速解决看不见的任务。在Meta-RL和RL ^ 2论文中,元学习算法是LSTM...
元强化学习(meta-RL)的目标是构建智能体,该智能体能够通过利用相关任务的先前经验快速学习新任务。学习一项新任务通常需要探索以收集与任务相关的信息,并利用这些信息来解决任务。原则上,可以通过简单地最大化任务性能来学习端到端的最佳探索和利用。然而,这种meta-RL方法相当于鸡蛋相生问题,因而可能陷入局部最优解:学...
元学习,也称为“学习如何学习”,是一种机器学习方法,旨在通过学习多个任务的经验,提高在新任务上的学习效率。元学习的核心思想是从一组任务中提取通用的经验和知识,从而在遇到新任务时能够快速适应和学习。 元强化学习(Meta-Reinforcement Learning,Meta-RL)是结合元学习(Meta-Learning)和强化学习(Reinforcement Learning...
Meta 推出强化学习新框架 SWEET-RL,让 AI 更懂人类意图嗡嗡嗡 2025-03-24 10:53:59 81 +关注本文来源:图灵汇 责任编辑: : 嗡嗡嗡 声明:本文系图灵汇原创稿件,版权属图灵汇所有,未经授权不得转载,已经协议授权的媒体下载使用时须注明"稿件来源:图灵汇",违者将依法追究责任。 收藏 分享 ...