ICMLMay, 2023

基于隐式和双向课程的无演示自主强化学习

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TL;DR提出了一种新的强化学习算法 -“隐式和双向课程算法”(IBC)，该算法能够在无需演示数据的情况下，通过辅助主体和双向目标课程实现自主学习，与现有的自主强化学习方法相比表现更好且具有更广泛的适用性。
发现论文，激发创造
  • 无任务特定知识的自主强化学习自我监督课程生成

    提出了一种新颖的自主强化学习算法，能够根据智能体的学习进展生成自适应课程，使智能体能够高效地解决稀疏奖励迷宫导航任务，同时减少了手动复位。

    Nov, 2023

  • 深度强化学习的自动课程学习：简要调查

    本文介绍了自动课程学习（ACL）的相关文献，并对当前状态进行了概述，旨在促进现有概念的交叉和新思想的出现。ACL 是深度强化学习成功的中坚力量，可用于改善样本效率和渐进性能，组织探索，鼓励泛化或解决稀疏奖励问题，等等。

    Mar, 2020

  • 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

  • 通过非对称自对弈实现内在动机和自动课程学习

    通过提出动态协同（Alice 和 Bob）的兴趣课程，使用一种适当的奖励机制，有效地进行无人监督的强化学习，用于环境感知系统中的智能体的训练

    Mar, 2017

  • 模仿引导强化学习

    利用有限的模仿数据进行自主性提升的开创性框架 —— 模仿引导强化学习（IBRL），在从像素学习的模拟中实现了 7 个具有挑战性的稀疏奖励连续控制任务的最新性能和样本效率，是 RLPD 方法的 6.4 倍成功率的新亮点。

    Nov, 2023

  • BaRC：机器人强化学习的反向可达性课程

    借助物理先验形式的近似系统动力学模型，我们设计了一个课程方案来优化无模型策略优化算法。我们的课程策略在任何模型无关 RL 算法上都是通用的，并且其课程战略在物理上直观、易于调节，并允许加速培训，同时不影响模型无关 RL 算法的性能、灵活性和适用性。

    Jun, 2018

  • 自主训练自动驾驶车辆的自主算法

    基于强化学习的自主车辆训练算法，最小化人为干预，通过学习进展实时调整训练过程，安全地重置车辆状态，取得更好的驾驶性能和较少的人工重置。

    May, 2024

  • 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

  • 逆强化学习交互式教学算法

    本研究探究了带有教师辅助的反向强化学习问题，提出了一种交互式教学框架，设计了两种具体教学算法：全知教学和黑盒教学，最后在汽车驾驶仿真环境中进行了实验并证明了教学算法的效果。

    May, 2019

  • 尝试时重来，而不是尝试更久：自适应课程学习的先验学习

    该研究论文提出了一种两阶段自适应教学方法，以提高深度强化学习（DRL）智能体的性能，主要包括使用过程生成任务、自动课程学习（ACL）和探索课程等关键词。

    Apr, 2020