彩票app下载 无惧雨雪风霜?斯坦福找到一栽更适宜动态环境的深化学习手段

  

斯坦福人造智能实验室(SAIL)的钻研人员比来设计了一栽手段,能处理那些会随时间转折的数据和环境,性能优于一些领先的深化学习手段,它被命名为LILAC(Lifelong Latent Actor-Critic)。

这一手段行使了湮没变量模型和最大熵策略,以此行使以前的经验,在动态环境中获得更益的采样效果和性能。

他们在一篇关于LILAC的论文中写道:

“吾们不都雅察到,在具有隐微非稳定性的各栽不息限制义务中,与最先辈的深化学习手段相比彩票app下载,吾们的手段带来了内心性的改进。”例如,它能够更益地适宜环境,机器人或自立车辆能够在天气条件转折较众(比如遇到雨雪环境)引时兴运走这一手段。

作者在该动态深化学习环境中进走了四个测试,包括来自metaworld基准测试的Sawyer机器人、OpenAI Gym的Half-Cheetah和2D导航义务。

钻研人员发现,与伯克利AI钻研院(BAIR)于2018年推出的SAC(Soft Actor Critical)和添州大学伯克利分校(UC Berkeley)钻研人员今年早些时候推出的SLAC(Rastic Potential Actor Critic)等顶级深化学习手段相比,LILAC在一切周围都能获得更高、更安详的回报。

斯坦福大学的钻研人员Annie Xie、James Harrison和Chelsea Finn两周前在arXiv上发外了一篇关于LILAC的论文。主要作者Xie也与添州大学伯克利分校教授Sergey Levine配相符钻研SAC和SLAC。

“与这些手段迥异,尽管在每一荟萃都会通过环境的不息转折,但LILAC却能揣度出异日环境的转折,并在训练过程中稳步保持高回报。”

作者说,LILAC与终身学习和在线学习算法有相通之处。元学习和元深化学习算法也试图迅速适宜新的竖立。

在比来的其他深化学习消息中,来自Google Brain、卡内基梅隆大学、匹兹堡大学和添州大学伯克利分校的AI钻研人员比来又引入了一栽新的域适宜手段,即在深化学习环境中转折代理的奖励函数。与其他深化学习环境相通,该手段试图使模拟器中的源域更像实活着界中的现在的域。

一篇上周发布的域适配论文指出,“走为主体会由于转换而受到责罚,转换能够外明走为主体是在与源域照样现在的域交互。”“在一系列限制义务上的实验外明,吾们的手段能够行使源域来学习在现在的域中运走良益的策略,尽管只不都雅察到现在的域的幼批转换。”

钻研人员修改了奖励函数,行使分类器来区分源域和现在的域的转换。他们在OpenAI Gym用三个义务来测试他们的手段。

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