【文章推薦】Efficient Off-Policy Meta-Reinforcement Learning via Probabilistic Context Variables

原文：Efficient Off-Policy Meta-Reinforcement Learning via Probabilistic Context Variables

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 arXiv: Learning, Abstract 深度RL算法需要大量經驗才能學習單個任務。原則上，元強化學習 meta RL 算法使智能體能夠從少量經驗中學習新技能，但一些主要挑戰阻礙了它們的實用性。當前的方法嚴重依賴於同策經驗，從而限制了其采樣效率。在適應新任務時，也缺乏推斷任務不確定性的機制，從而限制了它們在稀疏獎勵問題中的有效性 ...

2020-09-08 23:40 0 624 推薦指數：

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Meta-RL——Efficient Off-Policy Meta-Reinforcement Learning via Probabilistic Context Variables

Meta-RL——Efficient Off-Policy Meta-Reinforcement Learning via Probabilistic Context Variables 作者：凱魯嘎吉 - 博客園 http://www.cnblogs.com/kailugaji ...

Soft Actor-Critic: Off-Policy Maximum Entropy Deep Reinforcement Learning with a Stochastic Actor

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！論文筆記：https://zhuanlan.zhihu.com/p/85003758，https://zhuanlan.zhihu.co ...

【RL系列】On-Policy與Off-Policy

強化學習大致上可分為兩類，一類是Markov Decision Learning，另一類是與之相對的Model Free Learning 分為這兩類是站在問題描述的角度上考慮的。同樣在解決方案上存在着兩種方法對應着這兩類問題描述，即Dynamic Programming(DP ...

理解 on-policy 和 off-policy

轉自：https://www.cnblogs.com/xiachongkun/p/7767976.html，感謝分享大名鼎鼎的蒙特卡洛方法(MC)，源自於一個賭城的名字，作為一種計算方法，應用領域 ...

[Reinforcement Learning] Policy Gradient Methods

上一篇博文的內容整理了我們如何去近似價值函數或者是動作價值函數的方法： \[V_{\theta}(s)\approx V^{\pi}(s) \\ Q_{\theta}(s)\approx Q^ ...

RL^2: Fast Reinforcement Learning via Slow Reinforcement Learning

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 2017 ABSTRACT 　　深度RL已經成功地自動學習了復雜的行為。但是，學習過程需要大量的試驗。相比之下， ...

Decision Transformer: Reinforcement Learning via Sequence Modeling

發表時間：2021 文章要點：這篇文章提出了一個Decision Transformer的模型，在offline RL的設定下，不直接去擬合數據，不需要做policy improvement，就可以達到甚至超過offline RL baseline。具體做法很簡單，就是用transformer ...

強化學習讀書筆記 - 11 - off-policy的近似方法

強化學習讀書筆記 - 11 - off-policy的近似方法學習筆記： Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 參照 ...

原文：Efficient Off-Policy Meta-Reinforcement Learning via Probabilistic Context Variables

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