与对比学习的联系。CPL 方法直接使用一个对比目标来进行策略学习。研究者表示,鉴于对比学习目标已经在大型数据集和神经网络方面取得了有目共睹的成功,因此他们预计 CPL 能比使用传统强化学习算法的强化学习方法进行更好的扩展。 实践方面需要考虑的问题 对比偏好学习框架提供了一个通用的损失函数,可用于从基于优势的偏好中
与对比学习的联系。CPL 方法直接使用一个对比目标来进行策略学习。研究者表示,鉴于对比学习目标已经在大型数据集和神经网络方面取得了有目共睹的成功,因此他们预计 CPL 能比使用传统强化学习算法的强化学习方法进行更好的扩展。 实践方面需要考虑的问题 对比偏好学习框架提供了一个通用的损失函数,可用于从基于优势的偏好...
通过专注于优化策略而不是优势,CPL 使用简单的对比目标从人类偏好中学习。 该算法以 off-policy 方式运行,允许它利用任意马尔可夫决策过程 (MDP) 并处理高维状态和动作空间。 技术细节包括使用基于遗憾的偏好模型,其中假设人类偏好遵循用户最优策略下的遗憾。 该模型与对比学习目标相集成,可以在没有 RL 计算开销的...
自适应间距强化的对比学习(ACL) 为了解决上述间距收缩的问题,我们提出了一种自适应间距强化的对比学习方法(ACL),如下图所示。 ▲图4:FedProto与FedTGP的对比。其中圆形代表客户机上传的prototype,三角形代表global prototype。 该方法的核心思想是训练一个 global prototype,使其能够最大限度地保留最强客户机模型生成的...
迁移学习、元学习、强化学习、联邦学习、对比学习等 1、迁移学习(Transfer Learning) 直观理解:站在巨人的肩膀上学习。根据已有经验来解决相似任务,类似于你用骑自行车的经验来学习骑摩托车。 专业理解:将训练好的内容应用到新的任务上,即将源域(被迁移对象)应用到目标域(被赋予经验的领域)。
模仿学习 优点: 1.简单、稳定的监督学习过程 缺点: 1.需要提供榜样行为数据 2.需要处理多解型行为(例如 绕过障碍物,可以从左边或者右边,但是专家数据不一定覆盖所有行为,可以用多元高斯分布去等方法去处理) 3.不能超越人类水平
与对比学习的联系。CPL 方法直接使用一个对比目标来进行策略学习。研究者表示,鉴于对比学习目标已经在大型数据集和神经网络方面取得了有目共睹的成功,因此他们预计 CPL 能比使用传统强化学习算法的强化学习方法进行更好的扩展。 实践方面需要考虑的问题 对比偏好学习框架提供了一个通用的损失函数,可用于从基于优势的偏好...
与对比学习的联系。CPL 方法直接使用一个对比目标来进行策略学习。研究者表示,鉴于对比学习目标已经在大型数据集和神经网络方面取得了有目共睹的成功,因此他们预计 CPL 能比使用传统强化学习算法的强化学习方法进行更好的扩展。 实践方面需要考虑的问...
强化学习:在强化学习中,对比学习可以用于状态表示的学习,帮助智能体更好地理解环境并做出决策。 机器人学:对比学习可以应用于机器人视觉系统中,使机器人能够更好地理解其所处环境,并执行如抓取、搬运等操作。 跨模态学习:对比学习也可以用于跨模态场景,比如学习将图像和文本进行关联,这在图像字幕生成或视觉问答系统中...
对比式学习承接精细化学习,要求对自己学过的知识留有印象,这就需要做到认真细致地学习,才能在看起来“类似”的地方停下来思考知识点之间的差异,如先前在著作权中学过了强制许可的概念,又在后面专利权的限制中看到了强制许可,不能直接将二者等同,要分析二者的不同之处,避免混淆。对比也可能直接成为考试的考察内容,例...