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强化学习论文分享20230410
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Multi-Agent Policy Transfer via Task Relationship Modeling > 内容简介:本文研究了协作多智能体迁移强化学习问题。 以往的多Agent迁移研究主要是针对不同的种类和输入长度,依靠神经网络的泛化能力进行协作知识转移,忽略了任务之间的关系。 该方法通过学习捕捉任务之间差异和相似性的任务表示来提高迁移性能。 当面对一个新的任务时,该方法只需要在将所学知识转移到它之前获得一个新的表示。 Mattar算法利用任务关系发现的优势,达到了最优的迁移性能 > 关键词:MARL、transfer learning、task relationship Reinforcement Learning with Prototypical Representations >内容简介:在基于图像的环境中学习有效的表示对于样本有效的强化学习(RL)至关重要。但是,在强化学习中,表征学习与智能体的探索性经验相混淆--学习有用的表征需要不同的数据,而有效的探索只有在连贯的表征下才有可能。此外,我们希望学习的表示不仅可以概括任务,还可以加速下游探索,以实现高效的特定任务训练。为了解决这些挑战,文中提出了Proto-RL,一个自我监督的框架,通过原型表示将表示学习与探索联系起来。这些原型同时作为一个代理的探索经验的总结,以及代表观察的基础。文中在没有下游任务信息的环境中预先训练这些任务不可知的表示和原型。这使得在一组困难的连续控制任务上能够进行最先进的下游策略学习。 >关键词:Proto,self-supervised,Maximum Entropy Exploration
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