Oct, 2019

想象价值梯度：基于模型的策略优化和可转移的潜在动态模型

PDF
TL;DR本文研究如何通过模型驱动的增强学习方法促进任务转移，提出了基于动作条件的预测模型学习算法，用于机器人操作任务中的策略优化并在转移学习场景中取得了显著的学习速度提升。
发现论文，激发创造
  • 基于模型的视觉演示逆强化学习

    本文介绍了一种基于梯度的反向强化学习框架，利用预训练的视觉动态模型从视觉人类演示中学习成本函数，并通过视觉模型预测控制来复制演示行为，以解决机器人操作中的未知动力学等问题。我们在两个基本的对象操作任务上评估了我们的框架。

    Oct, 2020

  • 面向参数变化系统的模型自适应强化学习控制中的样本高效迁移

    本文利用模型控制的思想解决了强化学习算法的样本效率问题，并通过四个基准实例验证了其性能。

    May, 2023

  • 利用隐空间动态模型的信息最大化探索

    本文提出一种基于模型行动选择的强化学习方法，该方法在价值函数的潜在特征空间中学习动态模型，实现机器人和环境的动态表示和模型自我激励，从而解决传统方法当中的探索与利用权衡问题，并使用贝叶斯信息理论方法在高维状态空间中实现高效的计算。我们在多个连续控制任务中评估了该方法的性能，重点是改善探索。

    Apr, 2018

  • 反馈即所需：基于近似物理模型的真实世界强化学习

    本文提出了一种基于策略梯度的策略优化框架，可以通过可能高度简化的一阶模型对实际数据进行监督学习，从而设计出精确的控制策略。

    Jul, 2023

  • 使用逆动力学模型从像素规划

    提出了一种新的方法来学习依赖任务完成的未来动作序列预测的潜在世界模型，该模型适应地关注任务相关的动态学习，并同时充当稀疏奖励下计划的有效启发式方法，通过挑战性的视觉目标完成任务的评估，我们发现该方法较之前的无模型方法在性能上有了显著提高。

    Dec, 2020

  • 多任务和多机器人迁移学习的模块化神经网络策略学习

    本研究主要关注于如何使用深度增强学习的方法，通过神经网络策略来训练机器人获取新的技能。同时，通过迁移学习，可以实现技能和机器人之间的信息共享，从而使用 mix-and-match 模块来解决新的机器人环境和任务组合的问题。

    Sep, 2016

  • 在线动态适应和神经网络先验的一次性操作技能学习

    本研究提出了一种基于模型的强化学习算法，将以前任务的先验知识与在线动态模型适应相结合，实现了高效学习，并且成功地应用于各种复杂机器人操纵任务。

    Sep, 2015

  • 通过对策略分布进行建模的迁移学习

    探究并适应新任务在传递学习设置中是强化学习中的一个核心挑战。针对该问题，我们利用在贝叶斯深度强化学习模式下模拟策略分布的想法提出了一种传输策略。我们通过在完全可见的 GridWorld 和部分可见的 MiniGrid 环境中展示有利的实验结果来支持我们的假设。

    Jun, 2019

  • 非抓取性操作的强化学习：从仿真到物理系统的转移

    本研究使用一种修改自然策略梯度算法的模型，通过模拟学习并训练，成功将自主控制策略从虚拟系统转移到由三个机器人组成的物理系统中，并证明使用多个模型训练可以使学习到的策略更加稳健，从而弥补了系统识别的困难。

    Mar, 2018

  • 采用潜空间模型的基于图像的离线强化学习

    该研究提出了一种基于模型的离线 RL 算法，该算法可扩展应用于高维视觉观测空间，通过学习潜在状态动力学模型并在潜在空间中表示不确定性来克服图像观测的挑战，并在多项具有挑战性的基于图像的移动和操纵任务中取得了优异的表现。

    Dec, 2020