PACOH-RL 是一种基于模型的元强化学习算法，用于有效地适应控制策略对变化的动力学。它通过元学习动力学模型的先验知识来实现对新动力学的快速适应，同时利用正则化和认知不确定性量化来引导探索和数据收集，从而在数据有限的情况下实现正向传递，适用于机器人等领域。实验结果表明，PACOH-RL 在适应新动力学条件方面优于基于模型的强化学习和基于模型的元强化学习基准，并在真实的机器人车中展示了在数据稀缺条件下实现高效强化学习策略自适应的潜力。

Nov, 2023

我们介绍了一个新的框架，使用 PAC-Bayesian 理论来研究元学习方法。该框架相比以往的工作的主要优势在于它允许在任务之间的知识转移方面更加灵活。我们的框架的灵活性使其适用于分析广泛范围的元学习机制，甚至设计新的机制。除了理论贡献外，我们还通过经验证明我们的框架提高了实际元学习机制的预测质量。

Feb, 2024

用 PAC-Bayesian 理论为学习优化问题提供了第一个具备可证估计以及收敛保证和收敛速度权衡的框架，学习出的优化算法在比起仅从最坏情况分析得出的算法上具备可证的优越性能，基于指数族的 PAC-Bayesian 上界对一般的、可能无界的损失函数提供了可行性，我们通过将学习过程转化为一维最小化问题并研究全局最小值的可能性，提供了一个具体算法实现和学习优化的新方法，并进行了四个实际相关的实验来支持我们的理论，展示出该学习框架使得优化算法的性能有了数个数量级的改进。

Apr, 2024

提出了基于一般化误差界的元学习框架，通过构建学习任务的假设分布，并在新任务上使用以经验为依据的先验知识进行学习，我们可以在捕捉学习任务公共结构的同时保证学习者灵活地适应新任务的不同方面，通过深度神经网络的数值实验来证明元学习的基于梯度的算法的有效性，并演示了在网络不同层次上体现先验信息的直观方式。

Nov, 2017

介绍了一种数据驱动的方法，利用统计学习理论的泛化保证来分析连续优化算法的性能。研究经典优化器和学习优化器来解决参数优化问题的族群。建立了经典优化器的泛化保证，利用样本收敛界限，以及学习优化器的泛化保证，利用 Probably Approximately Correct (PAC)-Bayes 框架。通过使用基于梯度的算法直接最小化 PAC-Bayes 上界来训练学习优化器。在信号处理、控制和元学习的数值实验中展示了我们的框架能够在固定迭代预算的情况下为经典和学习优化器提供强大的泛化保证。对于经典优化器而言，我们的界限比最坏情况保证的界限要严格得多。对于学习优化器而言，我们的上界优于观察到的非学习对应的实际结果。

Apr, 2024

本文提出一种基于元学习的数据驱动方法，以从离线数据中元学习优化安全贝叶斯优化的先验知识，通过经验不确定度度量和前沿搜索算法选择符合安全限制的先验范围，加速了安全 BO 方法的收敛速度并保持了安全。

Oct, 2022

提出一种实用的 PAC-Bayes 训练框架，通过使用无需多重超参数调整的算法，结合 Stochastic Gradient Descent（SGD）或 Adam 优化算法和正则化技术等方法，实现了与常规方法相当的测试性能，同时实现了深度神经网络的鲁棒性和可解释性。

May, 2023

本文提出一种新的贝叶斯模型无关元学习方法，结合可伸缩的基于梯度的元学习和非参数变分推断，通过一个有原则的概率框架去学习复杂的不确定性结构，并且在 meta-update 时使用鲁棒的贝叶斯 meta-update 机制防止过拟合。此方法在各种任务中展现了准确性和鲁棒性。

Jun, 2018

提出两种数据算法来获取适当的模型平均先验。

Dec, 2019

提出了一种新的元学习贝叶斯优化方法，通过直接学习任务间查询的效用来解决现有方法在规模可扩展性、观测尺度和噪声类型上的限制，明确建模任务不确定性，并使用辅助模型实现对新任务的稳健适应，在各个基准测试中展现了强大的即时性能，并优于现有元学习贝叶斯优化方法。

Jul, 2023