摘要:郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Expert Syst. Appl. 203: 117343 (2022) Abstract 深度强化学习在当今应用越来越广泛,尤其是在各种复杂的控制任务中。噪声网络的有效探索是深度强化学习中最重要的问题之一。噪声网络往往会为智能体产生稳
阅读全文
摘要:郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Published as a conference paper at ICLR 2023 ABSTRACT 在具有连续动作空间的异策深度强化学习中,探索通常通过在动作选择过程中注入动作噪声来实现。基于随机策略的流行算法,如SAC或MPO,
阅读全文
摘要:郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! NIPS 2016 Abstract 有效的探索仍然是强化学习(RL)的主要挑战。常见的探索抖动策略,如ε-贪婪,不进行时间扩展(或深度)探索;这可能导致数据需求呈指数级增长。然而,在复杂的环境中,大多数用于统计有效RL的算法在计算上是不
阅读全文
摘要:郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Proceedings of the 36th International Conference on Machine Learning, PMLR 97:5331-5340, 2019 Abstract 深度强化学习算法需要大量的经验来
阅读全文
摘要:郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! 32nd Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2018), Montréal, Canada. Abstract 探索是强化学习(RL)中的一个基本挑战
阅读全文
摘要:郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Published as a conference paper at ICLR 2020 ABSTRACT 在未知环境中权衡探索和开发是在学习过程中实现期望回报最大化的关键。贝叶斯最优策略不仅以环境状态为条件,而且以智能体对环境的不确定性
阅读全文
摘要:郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Published as a conference paper at ICLR 2018 ABSTRACT 我们介绍了NoisyNet,一种在其权重中添加了参数噪声的深度强化学习智能体,并表明智能体策略的诱导随机性可以用来帮助有效的探索。
阅读全文
摘要:郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2022 同组工作 Abstract 基于图像的强化学习(RL)中的泛化旨在学习一种可以直接应用于看不见的视觉环境的
阅读全文
摘要:dm_control: DeepMind Infrastructure for Physics-Based Simulation DeepMind的软件堆栈,用于基于物理的模拟和强化学习环境,使用MuJoCo物理。 1、基准任务 from dm_control import suite import
阅读全文
摘要:郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! 35th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2021) Abstract 最近的研究表明,深度强化学习智能体很容易受到智能体输入上的小对抗扰动的影响,
阅读全文
摘要:郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! 34th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2020), Vancouver, Canada. Abstract 深度强化学习(DRL)智能体通过观察
阅读全文
摘要:郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Published in AAAI 2023 Abstract 通过使用深度神经网络,已经有效地实现了通过与给定环境的交互从原始高维数据中学习。然而,观察到的由沿高灵敏度方向的不可察觉的最坏情况下的依赖于策略的转换(即对抗性扰动)导致的策
阅读全文
摘要:郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Arxiv 2023 Abstract 可塑性是神经网络根据新信息快速改变预测的能力,对于深度强化学习系统的适应性和鲁棒性至关重要。众所周知,即使在相对简单的学习问题中,深度神经网络也会在训练过程中失去可塑性,但驱动这种现象的机制仍知之甚
阅读全文
摘要:郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Published as a conference paper at ICLR 2020 ABSTRACT 我们通过对两种流行算法:近端策略优化(PPO)和信任区域策略优化(TRPO)的案例研究,研究了深度策略梯度算法中算法进步的根源。具
阅读全文
摘要:郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Proceedings of the 36 th International Conference on Machine Learning, Long Beach, California, PMLR 97, 2019 Abstract 许
阅读全文
摘要:郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! ICML 2021: 4214-4226 Abstract 我们提出了一种新的策略更新,将正则化策略优化与模型学习相结合,作为辅助损失。这一更新(此后称为Muesli)与MuZero在Atari上的最先进性能相匹配。值得注意的是,Mues
阅读全文
摘要:郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! https://arxiv.org/abs/1908.04683 Abstract 深度强化学习(DRL)的一致性和可重复性评估并不简单。在街机学习环境(ALE)中,环境参数(如随机性或最大允许游戏时间)的微小变化会导致非常不同的性能。在
阅读全文
摘要:郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! NeurIPS 2021 代码可以从此处获取 Abstract 强化学习(RL)通常与估计静态策略或单步模型有关,利用马尔可夫属性及时分解问题。然而,我们也可以将RL视为一个通用的序列建模问题,其目标是产生一系列动作,从而导致一系列高回报
阅读全文
摘要:郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! NeurIPS 2020 Abstract 在强化学习(RL)中有效利用以前收集的大型数据集是大规模现实世界应用程序的关键挑战。离线RL算法承诺从先前收集的静态数据集中学习有效的策略,而无需进一步交互。然而,在实践中,离线RL提出了一个重
阅读全文
摘要:郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! NeurIPS 2021 Abstract 我们引入了一个将强化学习(RL)抽象为序列建模问题的框架。这使我们能够利用Transformer架构的简单性和可扩展性,以及GPT-x和BERT等语言建模的相关进步。特别是,我们提出了Decis
阅读全文