一个显而易见的局限性在于当前的强化学习算法具有很低的样本效率,因此需要和环境进行大量交互,但这些大量交互对于现实世界来说通常意味着付出高昂的代价。即使是在复杂的数字环境中,例如玩完整的《星际争霸》游戏,极低的样本效率也阻碍RL学习好的策略。 图2AlphaGo与李世石对决 图3智能体玩Atari游戏 就本文了解,可能...
在其他的强化学习算法中,“sample efficiency”指样本效率,指采集一定数量的样本后进行训练,如果算法性能更好则说明样本效率更高,比较常见的场景就是DQN算法,因为其采用缓存池结构可以复用样本,因此样本效率高;也有另一种场景,那就是采样训练的次数少,比如更少的训练迭代次数,我们也可以说其样本效率高,不过这种情况更...
另一类方法通过直接预测未来多步的状态序列来辅助表征学习[8]，但这类方法需要存储多步的真实状态序列作为预测任务的标签，所耗存储量大。因此，如何有效从环境的状态序列中提取有利于长期决策的未来信息，进而提升连续控制机器人训练时的样本效率是需要解决的问题。为了解决上述问题，我们提出了一种基于状态序列频域预测...
在其他的强化学习算法中,“sample efficiency”指样本效率,指采集一定数量的样本后进行训练,如果算法性能更好则说明样本效率更高,比较常见的场景就是DQN算法,因为其采用缓存池结构可以复用样本,因此样本效率高;也有另一种场景,那就是采样训练的次数少,比如更少的训练迭代次数,我们也可以说其样本效率高,不过这种情况更...
4.3.1 RL 低效的体现:钟型样本效率曲线 4.3.2 RL 低效的原因:General Model-free RL 框架的固有问题 4.3.3 各种提升样本效率的方法 4.4 补充实验 1. 强化学习的一般范式 强化学习的标准交互过程如下:每个时刻,智能体根据根据其 策略(policy...
一个显而易见的局限性在于当前的强化学习算法具有很低的样本效率,因此需要和环境进行大量交互,但这些大量交互对于现实世界来说通常意味着付出高昂的代价。即使是在复杂的数字环境中,例如玩完整的《星际争霸》游戏,极低的样本效率也阻碍RL学习好的策略。 图2AlphaGo...
🚀提升生物医疗实验室样本管理效率,关键在于优化流程和引入先进技术。以下是一些实用的策略:1️⃣ 创建电子化数据库:根据研究和学科需求,制定样本收集种类,并建立用户友好的阅读与输入界面,实现标本与数据信息的编号管理。2️⃣ 样本查询与编号管理:所有入库样本均需规范数据配置,包括样本采集、检测、异常管理、...
第二部分：样本效率的重要性 减少数据收集成本：数据采集是昂贵和耗时的，尤其是对于某些应用，如医疗领域。具有高样本效率的模型可以在不需要大规模数据的情况下做出准确的预测，从而减少了数据收集的成本和工作量。适应新领域：在某些情况下，数据可能非常有限或不存在。在这种情况下，高样本效率的模型可以更好地适应...
样本效率是将模仿学习应用到实际决策任务的关键指标,然而目前绝大部分工作都是从实验角度去研究样本效率,缺乏对算法样本效率的理论理解。 为了缩小模仿学习理论和实验之间的差距,南京大学、香港中文大学(深圳)、深圳市大数据研究院与南栖仙策团队合作提出了一种通用的理论分析框架,在该框架下,发展了一种新颖的对抗式模仿...
表1:各种RL算法的相对样本效率。 样本效率在同一类算法中的实现之间有很大的差异,我发现幻灯片中的估值相对于文献中的特定示例来说可能有些夸大。特别是,OpenAI的进化策略论文提出了一种比TRPO具备更高的样本效率的方法,即一种策略梯度方法,用它来与TRPO...