DeepMind的MuZero算法是model-based RL的里程碑式成果,是推动强化学习解决真实世界中的问题的新一步进展。 1.2 理解算法思想 首先,我们开宗明义地介绍一下MuZero算法的思想: MuZero算法的主要思想,是构造一个抽象的MDP模型,在这个MDP模型上,去预测与Planning直接相关的未来数据(策略、价值函数以及奖励),并在此基础上预...
带着这个问题,自然想到了Muzero论文(tesla2021年aiday也提到了),毕竟AlphaGo(完全信息,完美环境,规则限定,人类经验)-AlphaGo Zero(完全信息,完美环境,规则限定)-AlphaZero(完全信息,完美环境)-Muzero(非完美环境,规则自己学习,局限:环境确定性相对来说还是比较高的。需要一个没那么吃环境的算法。。),就符合这个演进....
这是DeepMind和Google Mountain View组合作的一篇工作,Deepmind宣称MuZero向着通用算法迈进了一大步。现今视频流媒体的使用出现了显著的增长,而优化视频压缩可以提高用户对内容的访问体验以及节约整体成本。本文…
无论是经典的 MCTS，还是集成了深度学习的 AlphaZero 和 MuZero 中的 MCTS，都可以在以下链接中找到其...
A structured implementation of MuZero reinforcement-learningtensorflowworld-modelsmuzero UpdatedJun 4, 2022 Python kaesve/muzero Star153 Code Issues Pull requests A clean implementation of MuZero and AlphaZero following the AlphaZero General framework. Train and Pit both algorithms against each other, and...
Julian Schrittwieser 是 MuZero 论文《Mastering Atari, Go, Chess and Shogi by Planning with a Learned Model》的核心作者之一。 《通用 AlphaGo 诞生?DeepMind 的 MuZero 在多种棋类游戏中超越人类》 2022 年 2 月,DeepMind 发布了基于 Transformer 模型的 AlphaCode,可以编写与人类相媲美的计算机程序。包括 ...
Julian Schrittwieser 是 MuZero 论文《Mastering Atari, Go, Chess and Shogi by Planning with a Learned Model》的核心作者之一。 《通用 AlphaGo 诞生?DeepMind 的 MuZero 在多种棋类游戏中超越人类》 2022 年 2 月,DeepMind 发布了基于 Transformer 模型的 AlphaCode,可以编写与人类相媲美的计算机程序。包括 ...
恭喜我自己,博士期间最满意的工作Multiagent Gumbel Muzero:Efficient Planning in Combinatorial Action Spaces顺利被AAAI 2024接收! 作为一个研究强化学习的人,DeepMind出品的AlphaGo、AlphaZero、MuZero系列一直是我坚持下去的信仰! 终于,我在这个研究脉络上自信地留下了自己的一笔,将AlphaZero、MuZero拓展到了组合增长...
2. MuZero 模型的可视化 本节会详细分析论文 [1] 的主要内容。 2.1 研究背景与相关工作 价值等效模型(Value equivalent models) [2] 是 Grimm 等人在2020年引入的一类术语,表征满足下面陈述的模型:即从相同的真实状态开始,通过学习到的这个价值等效模型(也即抽象 MDP) unroll 得到轨迹的累积回报与真实环境中轨迹...
3. Reanalyse 与 MuZero Unplugged 基于上述考虑和分析,论文作者提出了 Reanalyse 算法,其伪代码如图1所示。这个算法的核心点在于,每次采样一些样本数据,再基于现有的模型为采样到的样本计算最新的(提升的)策略和价值的更新目标(由伪代码中的 improve 函数实现)。在训练时,通过优化下面的 loss 函数将策略和价值网络...