Learning to Learn Chelsea Finn Jul 18, 2017 A key aspect of intelligence is versatility – the capability of doing many different ...
鄭重聲明:原文參見標題,如有侵權,請聯系作者,將會撤銷發布 ICLR ABSTRACT 本文介紹了Meta Q Learning MQL ,這是一種用於元強化學習 meta RL 的新的異策算法。MQL基於三個簡單的想法。首先,我們表明,如果可以訪問表示過去軌跡的上下文變量,則Q學習將與最新的元RL算法相當。其次,在訓練任務中最大化多任務目標的平均獎勵是對RL策略進行元訓練的有效方法。第三,元訓練 ...
2020-09-08 23:04 0 434 推薦指數:
Learning to Learn Chelsea Finn Jul 18, 2017 A key aspect of intelligence is versatility – the capability of doing many different ...
算法思想 Q-Learning是強化學習算法中value-based的算法,Q即為Q(s,a),就是在某一個時刻的state狀態下,采取動作a能夠獲得收益的期望,環境會根據agent的動作反饋相應的reward獎賞, 所以算法的主要思想就是將state和action構建成一張Q_table表 ...
強化學習基本介紹 強化學習是一種不同於監督學習和無監督學習的在線學習技術,基本模型圖一所示。它把學習看作是一個“試探一評價”的過程,首先學習系統稱為智能體感知環境狀態,采取某一個動作作用於環境,環境 ...
Q-learning是off-policy,而Sarsa是on-policy學習。 Q-learning在更新Q table時,它只會需要Q值最大,但是不一定會選擇使這個Q值最大的動作,因為選擇哪個動作是由其他的策略決定的,但是Sarsa在更新Q table時,不一定是Q最大的那個,而且接下 ...
我們在這里使用一個簡單的例子來介紹Q-learning的工作原理。下圖是一個房間的俯視圖,我們的智能體agent要通過非監督式學習來了解這個陌生的環境。圖中的0到4分別對應一個房間,5對應的是建築物周圍的環境。如果房間之間有一個門,那么這2個房間就是直接相通的,否則就要通過其他房間相通 ...
目錄 元學習(Meta-learning) 元學習被用在了哪些地方? Few-Shot Learning(小樣本學習) 最近的元學習方法如何工作 Model-Agnostic Meta-Learning (MAML ...
前面我們介紹了Q-learning算法的原理,現在我們就一步一步地用實際數值演示一下,給大家一個更直觀的認識。 首先我們選擇Gamma值的初值為0.8,agent的初始位置是房間1,前面顯示的R矩陣不變,Q矩陣所有值都被初始化為0。 由於起始位置是房間1,所以我們先看R矩陣的第二行 ...
“價值不是由一次成功決定的,而是在長期的進取中體現” 上文介紹了描述能力更強的多臂賭博機模型,即通過多台機器的方式對環境變量建模,選擇動作策略時考慮時序累積獎賞的影響。雖 ...