Oct, 2022

多智能体强化学习中带有语言基础的实体分割

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TL;DR本文提出了一种新的 entity-divider（EnDi）的多智能体强化学习的语言基础的框架，可用于在多实体级别上独立地学习子目标划分，并通过对手建模来规范化子目标划分以避免子目标冲突和促进协调策略，具有较强的泛化能力和优越性能。
multi-agent reinforcement learningnatural languageentity levelopponent modelinggeneralization
发现论文，激发创造
  • 深度强化学习中的迁移语言基础

    本文介绍了一种利用自然语言驱动强化学习传递的方法，并使用模型化强化学习方法和实体描述等技术，在不同环境下实现了更好的性能表现。

    Aug, 2017

  • 强化学习中将语言与实体、动态相结合以实现概括

    本文研究了利用自然语言来推动控制策略的泛化，并引入了一个新的多任务环境 Messenger，其中包括自由形式的文本手册，描述环境动态。使用实体 - 条件的注意力模块，作者提出了一个新的模型 EMMA，它可以从文本到观察值学习实体和动态之间的潜在关系，并实现了成功的零样本泛化。

    Jan, 2021

  • GLIDE-RL: 基于强化学习的通过演示进行语言指导

    通过多个教师 - 学生代理的课程学习框架，GLIDE-RL 提出了一种训练自然语言指令遵循的强化学习代理的新算法，通过利用强化学习、课程学习、连续学习和语言模型的进展，能够适应以前未见过的语言指令并验证了其有效性。

    Jan, 2024

  • 具备自然语言目标的逆强化学习

    本文提出了一种新颖的对抗式逆强化学习算法，使用条件化语言政策和奖励函数，以及使用变分目标生成器提高学习策略和奖励函数的泛化性，从而使自然语言变得可用于指导智能体任务的目标， 获得了非常好的性能表现。

    Aug, 2020

  • 深度强化学习的联合实体链接

    本研究提出一种基于强化学习的方法，将实体链接转换为序列决策问题，全局考虑前面提及的实体，并探索当前选择对后续决策的长期影响，实验证明该模型比现有系统表现更好且具有更好的泛化性能。

    Feb, 2019

  • 高效基于实体的强化学习

    本文介绍了通过将最近的集合表示形式与图神经网络和槽注意方法相结合来处理结构化数据，从而拓宽深度强化学习算法的应用范围，改善训练时间和鲁棒性，并且证明这种方法可以在多种环境下处理结构化和视觉领域的问题。

    Jun, 2022

  • 关系深度强化学习

    通过结构化感知和关系推理的方法，使用自我注意力来进行实体之间关系的迭代推理以及指导无模型策略的建立，提高了强化学习的效率、泛化能力和可解释性，并在 Box-World 任务和 StarCraft II Learning Environment 等方面取得了一定的进展。

    Jun, 2018

  • 自然语言引导的强化学习探索

    本文介绍了一种使用自然语言帮助强化学习泛化至未知环境技术的方法，使用编码器 - 解码器网络来学习自然语言行为描述与状态 - 动作信息之间的关联，并使用改进的策略塑造算法来指导智能体探索，从而提高其在未知环境中的学习能力。通过对经典游戏 Frogger 的评价，表明我们的改进策略形态算法在优化学习上优于 Q-Learning 算法和基线策略形态算法。

    Jul, 2017

  • 走向基础模型统一的智能体

    通过在强化学习代理中嵌入和利用语言模型和视觉语言模型的能力，我们设计了一个框架，将语言作为核心推理工具，能够处理一系列强化学习挑战，如有效的探索、重用经验数据、调度技能以及从观察中学习，从而改进了在模拟的机器人操作环境中的性能，并展示了如何利用学到的技能解决新任务或模仿人类专家视频。

    Jul, 2023

  • 分层对话策略学习的子目标发现

    提出了一种分而治之的方法，利用 Subgoal Discovery Network 将复杂目标定向任务分解为一组较简单的子目标，并使用这些子目标通过分层强化学习来学习多级策略，建立了对话代理程序，已应用于旅行计划中，其学习到的子目标通常易于被人理解。

    Apr, 2018