基于模型的强化学习方法数据效率高,前景可观.本文提出了一种基于模型的元策略强化学习方法,实践证明,该方法比以前基于模型的方法更能够应对模型缺陷,还能取得与无模型方法相近的性能. 引言 强化学习领域近期取得的很多成就都是通过无模型强化学习算法 [1,2,3] 实现的.无模型(MF)算法倾向于实现最佳性能,通常可应用且易于实现. 然而,这是以数据密集为代价实现的,当与诸如神经网络的大容量函数近似器结合时,情况会恶化.它们的高样本复杂性阻碍其应用于机器人控制任务,在这些任务上收集数据代价高昂. 相比之…

在前面我们讨论了基于价值的强化学习(Value Based RL)和基于策略的强化学习模型(Policy Based RL),本篇我们讨论最后一种强化学习流派,基于模型的强化学习(Model Based RL),以及基于模型的强化学习算法框架Dyna. 本篇主要参考了UCL强化学习课程的第8讲和Dyna-2的论文. 1. 基于模型的强化学习简介 基于价值的强化学习模型和基于策略的强化学习模型都不是基于模型的,它们从价值函数,策略函数中直接去学习,不用学习环境的状态转化概率模型,即在状态$s$下采…

本文是对Arthur Juliani在Medium平台发布的强化学习系列教程的个人中文翻译,该翻译是基于个人分享知识的目的进行的,欢迎交流!(This article is my personal translation for the tutorial written and posted by Arthur Juliani on Medium.com. And my work is completely based on aim of sharing knowledges and welco…

目录 论文信息: Finn C, Abbeel P, Levine S. Model-agnostic meta-learning for fast adaptation of deep networks[C]//Proceedings of the 34th International Conference on Machine Learning-Volume 70. JMLR. org, 2017: 1126-1135. 一.摘要 元学习的目标是在各种学习任务上训练一个模型,这样它就可以使用…

目录 论文信息 Nichol A , Achiam J , Schulman J . On First-Order Meta-Learning Algorithms[J]. 2018. 一.摘要 本文主要考虑元学习问题,即存在一个任务分布(a distribution of tasks),从这个分布中抽取许多任务来训练元学习模型(或代理),使其在处理从这个分布中抽取的以前从未遇到过的任务时能更快的学习(即表现得更好). 本文通过分析一系列仅在元学习更新(meta-learning update)…

摘要:我们提出了一种不依赖模型的元学习算法,它与任何梯度下降训练的模型兼容,适用于各种不同的学习问题,包括分类.回归和强化学习.元学习的目标是在各种学习任务上训练一个模型,这样它只需要少量的训练样本就可以解决新的学习任务.在我们的方法中,模型的参数被显式地训练,使得少量的梯度步骤和少量的来自新任务的训练数据能够在该任务上产生良好的泛化性能.实际上,我们的方法训练模型易于微调.结果表明,该方法在两个few shot图像分类基准上都取得了最新的性能,在少镜头回归上取得了良好的效果,并加速了基于神经网…

目录 元学习(Meta-learning) 元学习被用在了哪些地方? Few-Shot Learning(小样本学习) 最近的元学习方法如何工作 Model-Agnostic Meta-Learning (MAML) 元学习(Meta-learning) 智能的一个关键方面是多功能性--做许多不同事情的能力.当前的AI系统可以做到精通于某一项技能,但是,如果我们要求AI系统执行各种看似简单的问题(用同一个模型去解决不同问题),它将会变得十分困难.相反,人类可以明智地利用以往经验并采取行动以适应各…

特别棒的一篇文章,仍不住转一下,留着以后需要时阅读 基于Theano的深度学习(Deep Learning)框架Keras学习随笔-01-FAQ…

从Theano到Lasagne:基于Python的深度学习的框架和库 摘要:最近,深度神经网络以“Deep Dreams”形式在网站中如雨后春笋般出现,或是像谷歌研究原创论文中描述的那样:Inceptionism.在这篇文章中,我们将讨论几个不同的深度学习框架,库以及工具. 深度学习是机器学习和人工智能的一种形式,利用堆积在彼此顶部的神经网络的多个隐藏层来尝试形成对数据更深层次的“理解”. 最近,深度神经网络以“Deep Dreams”形式在网站中如雨后春笋般出现,或是像谷歌研究原创论文中描述的…

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本篇文章是我在读期间,对自然语言处理中的文本相似度问题研究取得的一点小成果.如果你对自然语言处理 (natural language processing, NLP) 和卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)有一定的了解,可以直接看摘要和LSF-SCNN创新与技术实现部分.如果能启发灵感,应用于更多的现实场景中带来效果提升,那才是这篇文章闪光的时刻.如果你没有接触过NLP和CNN,也不在担心,可…