对于图像输入 (称为 pixel-based 或 image-based) 的强化学习方法,由于一般需要先从图像中提取高阶语义特征用于决策,其样本效率 (sample efficiency) 会比 state-based (state 一般为紧凑的低维向量) 的方法低很多。 受最近研究对比学习的工作 MoCo [8] 的启发,CURL 通过增加对比表征学习的
正如NLP和CV通常被视作为“感知类”机器学习问题,身为“决策类”机器学习问题的强化学习,原则上是“感知”的下游问题,即在实际的决策问题中,可获得的对系统、环境的状态的观测,通常也是以文本、图像、视频、传感器数据等所表示的。因此,随着RL对更现实、复杂问题的挑战的步伐不断迈进,在意图solve图像输入的决策、控...
1. 引言 自预测表征,Self-Predictive Representations (SPR)算法是一种用于自监督强化学习的算法,旨在通过学习预测未来的潜在状态来帮助智能体构建有用的状态表示。SPR在强化学习任务中无需依赖稀疏或外部奖励,通过自监督学习的方法获得环境的潜在结构和动态信息。这种方法特别适合高维观测环境(如图像)或部分可观测的任务。
【摘要】 引言在强化学习(Reinforcement Learning, RL)中,表征学习(Representation Learning)和特征提取技术(Feature Extraction)发挥着至关重要的作用。它们能够帮助智能体从原始数据中提取出有效的特征,从而更好地理解环境和任务。本文将深入探讨表征学习与特征提取技术在强化学习中的研究与部署,结合实例详细阐述部署过程及...
基于表征学习的强化学习算法框架 在序列决策任务中，「长期的序列信号」相对于单步信号包含更多有利于长期决策的未来信息。启发于这一观点，一些研究者提出通过预测未来多步的状态序列信号来辅助表征学习[4,5]。然而，直接预测状态序列来辅助表征学习是非常困难的。现有的两类方法中，一类方法通过学习单步概率转移模型来...
状态表征强化学习（SSRL with State Representation）是SSRL中的一种方法，主要关注状态表征对RL学习过程的影响。通过自监督表征学习，可以提取状态中的有效信息，提升函数关于状态的近似和泛化能力，从而提高RL的学习效率和效果。双时间尺度网络框架（Two-timescale Network）是一种常见状态表征工作方法的描述...
近几年,深度强化学习(Deep Reinforcement Learning)通过特征学习视频游戏的图像信息,从而学会接下来如何采取行动才能在游戏中得到最多的奖励,从而在很多电脑游戏中达到人类专家的水平。 特征学习还可以应用于迁移学习(Transfer Learning),通过提取出共同的特征从而从一个任务迁移到其它不同的任务。 瓶颈 -传统的特征学习...
【新智元导读】SPF算法是一种基于状态序列频域预测的表征学习方法,利用状态序列的频域分布来显式提取状态序列数据中的趋势性和规律性信息,从而辅助表征高效地提取到长期未来信息。 强化学习算法(Reinforcement Learning, RL)的训练过程往往需要大量与环境交互的样本数据作为支撑。然而,现实世界中收集大量的交互样本通常成本高...
谢谢!第11章强化学习《机器学习》胡晓强化学习与监督学习、无监督学习在强化学习中,没有可学习的(标注)数据;在一个不断变化的状态空间,解决一个决策链问题。有一个明确目标,通过尝试达到目的。而规划学习则是通过计算达到目的监督学习无监督学习强化学习训练样本智能体与环境交互轨迹和累积奖励优化目标期望总回报学习...
图结构协作表征 强化学习 协作图 显示某组对象,如何为了由一个用例描述的一个系统事件而与另一组对象进行协作的交互图。 协作图的组成部分 协作图强调参与一个交互对象的组织,基本元素包括:活动者(Actor)、对象(Object)、连接(Link)和消息(Message) 对象:用长方形框表示对象。