强化学习中的课程表政策学习 | BriefGPT - AI 论文速递

Dec, 2018

强化学习中的课程表政策学习

Learning Curriculum Policies for Reinforcement Learning

Sanmit Narvekar, Peter Stone

TL;DR本文研究课程学习在强化学习中的应用，并针对多个传递学习算法扩展已有的课程设计方法，通过学习 MDP（Markov Decision Process) 过程中的课程策略，得出可以用于训练代理人的课程，进而实现更快或同等方法的学习效率。

Abstract

curriculum learning in reinforcement learning is a training methodology that seeks to speed up learning of a difficult target task, by fir

curriculum learning reinforcement learning markov decision process transfer learning training methodology

发现论文，激发创造

强化学习中的师生课程学习

提出了一种基于师生课程学习的强化学习方法，该方法独立于人类领域知识和手动课程设置，可以改善学生的样本效率和通用性。

Oct, 2022

强化学习领域的课程学习：框架与综述

本文提出了强化学习中的课程学习框架，并使用此框架对现有的课程学习方法进行分类和研究，以找出未解决的问题并提出未来研究的方向。

Mar, 2020

课程学习中任务排序的优化框架

本文研究了如何通过选择不同目标函数，使用课程学习在强化学习中优化任务序列，提高初始性能，减少探索过程中的次优动作，并发现更好的策略。

Jan, 2019

加速机器人学习接触丰富的操纵：一个课程学习研究

本研究结合课程学习和域随机化方法，探究如何快速应用于机器人接触式操作任务中，实现在工业装配等领域中的快速学习和短时间内达到高成功率。研究结果表明，本文所提出的方法在工业插入任务中取得了最多 86% 的成功率，并且使用样本训练的时间不到以往的五分之一。

Apr, 2022

逆向前馈课程学习在强化学习中的极端样本和演示效率优化

采用逆序课程和正序课程相结合的方法，RFCL，在学习从示范中获得显著改进，并且能够解决过去无法解决的需要高精度和控制的任务。

May, 2024

任务分阶段：从示范中自动学习课程

本文介绍了一种基于任务分阶段的机器学习方法，通过逐步提高任务复杂度并调节反馈信息，针对稀疏奖励问题下的强化学习进行探索，并取得了较好成果。

Oct, 2022

强化学习代理的近端课程

通过分析两个简单的学习场景，我们设计了一种叫做 ProCuRL 的课程策略，受到了教育概念中的 “近发展区”（Zone of Proximal Development，ZPD）的启发。我们还提出了 ProCuRL 的实用变体，可在最小的超参数调整下直接与深度强化学习框架集成，从而有效地加速深度强化学习代理的训练过程。实验结果表明，与现有的基线相比，我们的课程策略在各种领域中都取得了较好的效果。

Apr, 2023

课程学习促进累积回报最大化

本论文提出一种任务排序算法，旨在通过控制学习过程中的探索行为减少非最优行为，并通过实验表明在组合优化问题中能够实现显著的累积回报最大化性能，以及在微型能源网络的家庭控制器优化问题中实现验证。

Jun, 2019

深度强化学习中具有任务关联的近端课程

基于近发展区概念，我们提出了一种名为 ProCuRL-Target 的新型课程计划，它可以在复杂任务的目标分布上平衡选择任务的需要，通过利用任务之间的相关性推动代理的学习，从而加速深度强化学习代理的训练过程。

May, 2024

通过设置器 - 求解器交互自动生成课程

研究探讨了如何在动态的环境下使用自动生成的任务大纲来改善智能体的效果，介绍了使用目标的有效性、可行性和覆盖面的考虑来构建有用的任务大纲的新技术，并在 2D 和 3D 环境中展示了成功应用。

Sep, 2019