deepmind 一篇很难懂的文章，但是又很重要：元学习。 also learning a distribution学习共性，学习结构，学习分布 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
---- 新智元报道 来源：google 编辑：LRS 【新智元导读】元学习是一种让机器去学习如何灵活学习解决问题的一种技术。...谷歌的新工作使用符号图来表示并应用AutoML的优化技术来学习新的、可解释和可推广的强化学习算法。目前已被ICLR 2021接收。...强化学习算法和计算图 NAS在神经网络体系结构的图的空间中进行搜索，受NAS的想法启发，本文通过将RL算法的损失函数表示为计算图来元学习强化学习算法。...这表明，这种元学习算法的通用性。 ? 这篇论文讨论了如何将新的强化学习算法的损失函数表示为计算图，并在此表示形式上扩展多个agent训练来学习新的可解释RL算法。...文章的作者希望这项工作可以促进机器辅助算法的开发，未来计算元学习可以帮助研究人员找到新的研究方向。
现代深度强化学习(RL)算法，尽管处于人工智能能力的最前沿，但通常需要大量的训练样本才能达到与人类相当的性能水平。...与标准的强化学习相比，元学习在特定的环境分布上进行学习，从这些环境中采样特定的任务，并直接优化元学习器，以提高策略改进的速度。...具有情景间记忆的元学习是一类元学习方法，利用基于特定环境的整个交互历史的记忆架构来产生策略。因此，在特定任务中驱动策略改进的学习动态被包含在序列模型的计算过程中，本质上把学习算法的设计交给了体系结构。...虽然概念简单，但使用情景间记忆的元学习非常有效，仍然是最先进的方法。我们提出并讨论了几种通过记忆进行元学习的技术。...最后，我们开发了一种方法，可以显著降低(元)强化学习设置中transformer模型的训练成本和作用延迟，目的是(1)使它们在研究社区中更广泛地使用，(2)解锁它们在实时和延迟受限的应用中使用，如机器人
研究者推导出一种实用的、基于梯度的元学习算法，实验表明它可以显著提高大规模深度强化学习应用的性能。 ?...表 1：与不使用元学习的基线 IMPALA 算法相比，元学习折扣参数 γ、时序差分学习参数 λ，或学习二者的结果。...论文：Meta-Gradient Reinforcement Learning（元梯度强化学习） ?...论文链接：https://arxiv.org/abs/1805.09801 摘要：强化学习算法的目标是估计和/或优化价值函数。然而与监督学习不同，强化学习中没有可以提供真值函数的教师或权威。...众所周知，这些决策对强化学习算法的整体成功至关重要。我们讨论了一种基于梯度的元学习算法，它能够在线适应回报的本质，同时进行与环境的互动和学习。
因此，现有的元强化学习算法在很大程度上只能在模拟环境中正常运行。在本文中，我们简要介绍了元强化学习的研究现状，然后提出了一种新算法—— PEARL，该算法使得样本效率得到数量级的大幅度提升。...最近的元强化学习进展（从左到右依次为：通过元学习对观察到人类行为实现单样本模仿https://arxiv.org/abs/1802.01557、以元强化学习模型为基础的断腿适应https://arxiv.org...因为元学习本身的样本复杂性问题和深度强化学习紧密相关，因此元学习可以通过与深度强化学习相结合来解决这个问题。...如果研究者能够利用这种算法进行元强化学习，数周的数据收集时间可减少至半天，这就使元学习更高效。...将元强化学习视为 POMDP 运用在元强化学习上的贝叶斯后验观点，揭示了元强化学习与partially observed MDPs(部分可观察的马尔可夫决策过程)（POMDPs）之间的关系。
DeepMind认为，这可能是人类的元学习能力占了优势。...不过元学习的底层机制一直是个谜。 为了研究元学习的机制，DeepMind团队采用循环神经网络对人类心理建模，从过去训练过程中的动作和观察抽象出规律然后内化。...研究结果发现，元强化学习agent能够灵活地在多任务之间切换，这说明agent已经学会了怎么学习。 更重要的是，DeepMind团队发现大部分的学习发生在循环神经网络中。...这说明多巴胺不仅仅是传统学说认为的增强突触强化相应行为那么简单，还在元学习过程中起着统筹的作用（more integral role）。...其中一个实验，源自上世纪四十年代一个探究元学习概念的心理学实验，叫Harlow实验。 ?
三、深度学习给强化学习带来的新机会 最近几年的强化学习非常的热门，出现了一些脍炙人口的应用，他们都是深度学习和强化学习强强联合的产物，无论是基于价值的强化数据算法，还是基于策略梯度的强化学习算法，都可以脱离于深度学习存在...2013年，深度学习和强化学习结合起来，结合成了的深度强化学习算法。那么深度强化学习算法诞生以后，在强化训练领域马上就有突飞猛进的发展，解决问题的困难程度大大超过之前的非深度强化算法。...深度强化学习算法为什么常常能够比非深度强化学习算法更厉害呢，这是因为用了深度学习的强化学习方法可以求得更加复杂的解，能在更加困难的问题上得到更好的性能。...深度强化学习算法的很多思想都是来自于那些没有利用深度学习的经典算法，学习深度学习强化算法还是非常有意义的。...接下来推荐下我的新书《强化学习原理与Python实现》，这里面的既包括了经典的非深度强化学习算法，也包括深度强化学习算法。
强化学习(reinforcement learning.)是指智能系统在与环境的连续互动中学习最优行为策略的机器学习问题。...强化学习的本质是学习最优的序贯决策。
在开始探索强化学习的诸多算法之前，我们先来了解一下它所涉及到的具体概念。这些概念将作为基石，一直陪伴着我们的学习之旅。...我们将这些对知识本身的讨论和学习，叫做“元学习”。元学习能够帮助我们入木三分的领会知识精华，将知识荟萃提取成我们的自己的精神感悟和思想认识，而不是记忆中的细枝末节。...(8) 试错 试错是早期强化学习的主要方向。通过试错来探索最优策略。目前强化学习研究的方向转为奖励函数的优化。 (9) 记忆 智能体对过往经验的总结归纳和采用的方式。...3 强化学习中的六类问题 虽然强化学习给出了一个非常通用的解决问题的思路，但是面对具体问题，在不同场景下，强化学习又会有不同的侧重。...后续我们介绍具体算法的时候会一一讨论和学习，反复强化。 4 强化学习中的算法 ? 有了上述六类问题，我们再看看如何通过方法或者方法的组合去定义解决问题的算法。
介绍 强化学习是机器学习中一种独特的存在，以其独特的思想逐渐发展为一门独立的学科，强化学习适用的场景是：一个学习主体根据环境做出不同的决策，得到相应的奖励与惩罚来改进决策 它既不是监督学习也不是无监督学习...，从这段描述中也可以看出，它不适合用来进行回归或者聚类等任务 强化学习要素 强化学习中有一些重要的概念，我们接下来一一介绍他们，如果有些不理解不要着急，我们会举一个具体例子来解释 智能体：智能体是强化学习中的主体...环境搭建：gym gym是一个集成了一些常用环境的库，我们可以通过调用这个环境库来快速入门强化学习，在python命令行中执行命令安装 !...plt.imshow(image) plt.show() 这段代码完成了一些初始设置，具体作用见代码注释，运行结果如下图 环境信息查看 我们导入环境后要查看一些环境的信息，还记得我们最开始说的强化学习要素吗...学习了强化学习的基本概念 通过一个简单示例直观感受了强化学习的基本流程 学习了将图片动画化的技术
在强化学习(十八) 基于模拟的搜索与蒙特卡罗树搜索(MCTS)中，我们讨论了MCTS的原理和在棋类中的基本应用。...这里我们在前一节MCTS的基础上，讨论下DeepMind的AlphaGo Zero强化学习原理。 ...当然这类强化学习算法只对特定的这类完全状态可见，信息充分的问题有效，遇到信息不对称的强化学习问题，比如星际，魔兽之类的对战游戏问题，这个算法就不那么有效了。...要推广AlphaGo Zero的算法到大多数普通强化学习问题还是很难的。因此后续强化学习算法应该还有很多发展的空间。 ...至此强化学习系列就写完了，之前预计的是写三个月，结果由于事情太多，居然花了大半年。但是总算还是完成了，没有烂尾。生活不易，继续努力！ （欢迎转载，转载请注明出处。
转变为如下图：先构造奖励，达到5，即能够走得5的action则说明奖励比较高设置成100，没有达到5说明奖励比较低，设置成0。
---- 深度学习给强化学习带来的新机会 最近几年的强化学习非常的热门，出现了一些脍炙人口的应用，他们都是深度学习和强化学习强强联合的产物，无论是基于价值的强化数据算法，还是基于策略梯度的强化学习算法，...2013年，深度学习和强化学习结合起来，结合成了的深度强化学习算法。那么深度强化学习算法诞生以后，在强化训练领域马上就有突飞猛进的发展，解决问题的困难程度大大超过之前的非深度强化算法。...深度强化学习算法为什么常常能够比非深度强化学习算法更厉害呢，这是因为用了深度学习的强化学习方法可以求得更加复杂的解，能在更加困难的问题上得到更好的性能。...深度强化学习算法的很多思想都是来自于那些没有利用深度学习的经典算法，学习深度学习强化算法还是非常有意义的。...接下来推荐下我的新书《强化学习原理与Python实现》，这里面的既包括了经典的非深度强化学习算法，也包括深度强化学习算法。
我们研究离线元强化学习，这是一种实用的强化学习范式，从离线数据中学习以适应新的任务。离线数据的分布由行为策略和任务共同决定。...现有的离线元强化学习算法无法区分这些因素，导致任务表示对行为策略的变化不稳定。为了解决这个问题，我们提出了一个任务表示的对比学习框架，该框架对训练和测试中的行为策略分布不匹配具有鲁棒性。...我们设计了一个双层编码器结构，使用互信息最大化来形式化任务表示学习，导出了一个对比学习目标，并引入了几种方法来近似负对的真实分布。...在各种离线元强化学习基准上的实验表明，我们的方法比以前的方法更有优势，特别是在泛化到非分布行为策略上。代码可以在https://github.com/PKU-AI-Edge/CORRO上找到。
一、前述 强化学习是学习一个最优策略(policy)，可以让本体(agent)在特定环境(environment)中，根据当前的状态(state)，做出行动(action)，从而获得最大回报(G or...通俗点说：学习系统没有像很多其它形式的机器学习方法一样被告知应该做出什么行为，必须在尝试了之后才能发现哪些行为会导致奖励的最大化，当前的行为可能不仅仅会影响即时奖励，还会影响下一步的奖励以及后续的所有奖励...强化学习的过程：先行动，再观察 再行动 再观测… 每一个动作（action）都能影响代理将来的状态（state），通过一个标量的奖励（reward）信号来衡量成功，目标：选择一系列行动来最大化未来的奖励
https://github.com/tigerneil/deep-reinforcement-learning-family
这一句英文可以概括所有强化学习的关注点： 强化学习旨在学习去做出一系列好的决策。因此我们的关注点在一系列决策(sequence of decisions, 英文的sequence含有连续的意思)上。...强化学习重要的方面可以概括为以下四个： Optimization(最优性) Delayed consequences(延迟影响) Exploration(探索) Generalization(泛化) 这四个方面将强化学习与其他机器学习区分开来...所以在强化学习里，我们学习在不确定性的条件下做出好的决策，基本上囊括了最优性，延迟影响，探索，泛化。...Imitation Learing 模仿学习从别人的经验中学习，它将强化学习缩减到了监督学习。...好处： 已经成熟的用于监督学习的好的工具 避免了探索的问题 拥有决策结果的大数据 受限之处： 实现起来可能代价很高 受限于被收集到的数据 但结合模仿学习和强化学习非常有前景。 强化学习如何进行？
强化学习总结 强化学习的故事 强化学习是学习一个最优策略(policy)，可以让本体(agent)在特定环境(environment)中，根据当前的状态(state)，做出行动(action)，从而获得最大回报...强化学习利用这个数学模型将一个现实中的问题变成一个数学问题。 强化学习的故事1：找到最优价值 强化学习就是：追求最大回报G 追求最大回报G就是：找到最优的策略\(\pi_*\)。...强化学习算法的分类 强化学习的故事2：我们该用哪个方法？...Barto c 2014, 2015, 2016 强化学习读书笔记 - 00 - 术语和数学符号 强化学习读书笔记 - 01 - 强化学习的问题 强化学习读书笔记 - 02 - 多臂老O虎O机问题 强化学习读书笔记...- 时序差分学习(Temporal-Difference Learning) 强化学习读书笔记 - 08 - 规划式方法和学习式方法 强化学习读书笔记 - 09 - on-policy预测的近似方法 强化学习读书笔记
概述 强化学习（Reinforcement Learning）与监督学习的区别： 训练数据中没有标签，只有奖励函数（Reward Function）。...监督学习目的是构建数据到标签的映射，强化学习目的是构建状态到行为的函数。 一些定义 Rt：t时刻的奖励函数值 St：t时刻的状态 At：t时刻的行为 在这里，我们假设状态数有限，行为数有限。...马尔科夫决策过程 Markov Decision Process 待优化目标函数 增强学习中的待优化目标函数是累积奖励，即一段时间内的奖励函数加权平均值： 在这里，GAMMA是一个衰减项。...增强学习中已经知道的的函数是： 需要学习的函数是： 要学习的函数：π(s, a) = p(a|s)，s的条件下是a的概率，学会了这个函数，整个过程就会变得自动，st=>at=>st+1=>at+1=...总结 目前强化学习的发展状况：在一些特定的任务上达到人的水平或胜过人，但在一些相对复杂的任务上，例如自动驾驶等，和人存在差距。
系列预告 深度强化学习智能交通 (I) ：深度强化学习概述 深度强化学习智能交通 (II) ：交通信号灯控制表示为 Deep RL 问题 深度强化学习智能交通 (III) ：Deep RL 在交通信号灯控制中的应用...1 强化学习 强化学习是一种通用的学习工具。在强化学习中，智能体与环境进行交互，在没有任何先验知识的情况下，通过最大化一个数值定义的奖励（或者最小化惩罚）来学习如何在环境中表现。...图1显示了强化学习过程的示意图。 图1 强化学习的控制环路 1.1 马尔可夫决策过程 强化学习方法可以形式化为马尔可夫决策过程（MDP），MDP 是序列决策算法的一般数学框架。...MDP 可以表示成一下五元组： 状态集合 ， 行动集合 ， 转移函数 ，将时间 时的状态行动对映射为下一个状态 的分布， 奖励函数 代表智能体在状态 下采取行动...下面我们详细地介绍基于价值和基于策略的强化学习方法。 1.2 基于价值的强化学习 价值函数决定了智能体处于某一个状态的好坏。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
