使用参数组合框架的高效多任务与迁移强化学习

Jun, 2023

使用参数组合框架的高效多任务与迁移强化学习

Efficient Multi-Task and Transfer Reinforcement Learning with Parameter-Compositional Framework

Lingfeng Sun, Haichao Zhang, Wei Xu, Masayoshi Tomizuka

TL;DR本研究探讨了改进多任务训练以及在强化学习环境中的传递的潜力，提出了一种参数组合的方法来处理这一挑战，并通过在不同的操作任务上进行传递实验以证明其有效性。

Abstract

In this work, we investigate the potential of improving multi-task training and also leveraging it for transferring in the reinforcement learning setting. We identify several challenges towards this goal and prop

multi-task training reinforcement learning transferring approach parameter-compositional formulation manipulation tasks

发现论文，激发创造

多任务强化学习的样本复杂度

介绍了一种新的多任务算法用于强化学习任务，该算法显着减少了探索的每个任务的样本复杂性，并保证不会出现负转移，与对应的单任务算法相比具有可比性。

Sep, 2013

PaCo: 参数组合多任务强化学习

本文介绍了一种名为 PaCo 的参数组合方法，用于解决多任务强化学习中关于参数共享的挑战，并在 Meta-World 基准测试中取得了最先进的性能。

Oct, 2022

可验证和组合的强化学习系统

提出了一种可验证和组合强化学习的框架，其中包含一组学习单独子任务的子系统，并填充入标准任务的高层模型，将各个子任务组合成全部任务，成功证明了该框架的实用性和有效性。

Jun, 2021

可验证的组合性强化学习系统

我们提出了一个可验证和组合的强化学习框架，其中一组强化学习子系统被组合起来以实现整体任务，子系统之间通过定义接口和部分可观察性相互交互。实验结果展示了该框架在各种环境中的新颖功能。

Sep, 2023

使用深度强化学习组合无关任务的策略

本文介绍了一种基于深度强化学习的技能转移和组合方法，该方法将智能体的原始策略应用到解决未知任务中，并可在高数据效率下解决需要任务规划和动作控制的挑战性环境。

May, 2019

基于多源转移学习的深度模型强化学习

本研究旨在提出多源模块化转移学习技术，以减少强化学习所需的环境交互次数并提高知识重用。我们支持这一技术的有效性，并进行了广泛而具有挑战性的视觉控制跨领域实验。

May, 2022

注意力多任务深度强化学习

本文提出了一种基于注意力机制的多任务深度强化学习方法，该方法可以自动将任务知识分组，并在可能的情况下实现积极的知识转移，避免任务干扰，并表现出可比较或优越的性能。

Jul, 2019

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

多任务学习中转移的测量与利用

本文分析了多任务学习的信息传递动态，并开发了可量化任务间信息转移的相似度度量方法，从而使得我们在宏观和微观层面上提出了两种方法来优化多任务学习性能，这些方法在三个监督式多任务学习基准和一个多任务强化学习范式上都有显著改进。

Oct, 2020

多任务深度强化学习中的知识共享

我们研究了在多任务强化学习中共享表示的益处，以实现深度神经网络的有效使用。我们利用从不同任务中学习、分享共同特性的假设，有助于推广知识，从而比学习单个任务更有效地进行特征提取。通过在广泛使用的强化学习基准上进行实证评估，我们提出了三种强化学习算法的多任务扩展，并证明了在样本效率和性能方面相较于单任务具有显著改进。

Jan, 2024