Dec, 2023

基于相似度的知识转移用于跨领域强化学习

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TL;DR通过开发半监督对齐损失来匹配不同空间的一组编码器 - 解码器，本研究研究了如何衡量跨领域强化学习任务之间的相似性，以选择能够提高学习代理性能的知识源。实验结果表明，在各种 Mujoco 控制任务中，我们的方法能够有效地选择和传递知识，而无需与专家策略相匹配、配对或收集数据的监督。
cross-domain reinforcement learningknowledge transfersimilarity measurementsemi-supervised alignment lossmujoco control tasks
发现论文，激发创造
  • 跨领域强化学习的知识迁移：系统综述

    通过对跨领域强化学习的了解和分类，以及对数据假设需求进行特征分析，本文全面系统地介绍了不同领域知识传递方法的研究，讨论了交叉领域知识传递的主要挑战以及未来研究方向。

    Apr, 2024

  • 学习有关的内容：使用任务相关嵌入的跨域模仿学习

    本研究提出了一种基于对抗训练的可扩展框架，用于实现基于跨领域演示的自主智能体学习任务的能力，通过学习映射来实现不同领域间的策略转移，解决了其他方法在许多领域方面存在的问题。

    Sep, 2022

  • 学习聚类以在不同领域和任务间进行转移

    该论文提出了一种新的方法，将迁移学习视为学习聚类的问题，通过相似性信息的迁移学习和聚类网络的学习，实现了跨领域和跨任务的转移学习。作者使用了相似性网络和两种新方法来探究无监督域自适应和跨任务学习，并在该领域展现了最新成果，将其与其他算法进行比较。同时，该方法可以应用于不同的数据集，从而增加了灵活性和稳健性，并通过进一步与域适应法相结合，获得了更好的性能。

    Nov, 2017

  • 使用 Q 网络表示的转移强化学习在不同操作空间中的应用

    本研究旨在探究在不同动作空间领域之间进行知识传递的可能性和有效性，提出了一种基于源嵌入相似性的奖励塑形方法，可适用于具有离散和连续动作空间的领域。在 Acrobot-v1 和 Pendulum-v0 领域上，基于两个基线的比较表明我们的方法没有在连续动作空间中取得更好的结果，但在离散动作空间中确实表现出了改进。

    Feb, 2022

  • 通过撤销映射形式主义进行迁移强化学习

    提出了一个名为 TvD 的框架，通过分布匹配实现智能体在交互域之间的知识转移，其基于优化目标推导出了一种新的策略更新机制，该机制可以有效地解决任务差异性的影响。

    Nov, 2022

  • 通过观测映射和行为克隆的少样本策略转移框架

    通过观察映射和行为克隆，本文提出了一个针对两个领域的少样本策略传递框架，利用生成对抗网络（GANs）和循环一致性损失将源领域和目标领域之间的观察映射，并将获取的映射用于将成功的源任务行为策略克隆到目标领域，进而实现有限目标任务交互情况下和源领域与目标领域在语义上不相似的情况下的成功行为策略传递。

    Oct, 2023

  • 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

  • 利用强化学习学习不变特征空间进行技能转移

    本文介绍了一个强化学习算法，用于在不同形态的机器人中传递知识并实现多种技能的学习。模拟实验结果表明，我们可以在不同连接数和肌腱驱动和扭矩驱动机器人的模拟环境中传递知识和技能。

    Mar, 2017

  • 分层强化学习中鲁棒的知识传递

    本文研究分层强化学习的并行传输学习框架，提出了新的在线学习算法以及转移来源选择机制来实现对高层任务的常数后悔性，在多低层任务的情况下也能获得更大的状态行为空间的利益。

    Feb, 2023

  • 任务和领域跨界学习

    本文提出了一种新的适应性框架，用于跨任务和领域传递知识，通过在一个完全监督域中学习跨任务和领域的知识，使其在只有部分监督域中实现性能增益。实验证明了该框架在两个具有挑战性的任务（即单眼深度估计和语义分割）和四个不同领域（Synthia、Carla、Kitti 和 Cityscapes）中的有效性。

    Apr, 2019