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ICML有限资源下的优质多样性
如何用有限资源高效训练品质多样性算法（QD algorithms），这篇论文提出了一种名为 RefQD 的新方法，通过将神经网络分解为表示部分和决策部分，并在存档中共享表示部分，以减少资源开销。RefQD 在各种资源消耗大小的任务上进行的实
PDFa month ago
大型语言模型作为上下文人工智能生成器的优质多样性
通过利用生成模型的模式匹配能力，我们提出了 In-context QD 框架，通过将 QD 档案作为上下文，利用预训练的大型语言模型的上下文能力生成有趣的解决方案，在多个领域中展现出有希望的结果，并在 QD 搜索中取得了良好的效果。
PDF2 months ago
Mix-ME: 多智能体学习的多样性质量
Mix-ME 是一种基于 MAP-Elites 算法的多智能体变种方法，结合了不同团队的智能体，用混合操作符生成新解，在部分可观察的连续控制任务中，这些通过 Mix-ME 获取的多智能体变种不仅能与单一智能体基线进行竞争，而且在多智能体环境
PDF8 months ago
将 LLM 和决策变压器相结合，实现语言操作的生成与多样共存
通过使用大型语言模型扩充轨迹的自然语言描述，我们提出了一种方法来解决质量 - 多样性问题，允许用户指定任意目标行为描述，并通过高层次的文本提示来塑造生成的轨迹。同时，我们还提出了一种基于大型语言模型的评估方法，并使用 2D 迷宫中的模拟机器
PDF10 months ago
通过动态感知和无重置学习在物理机器人上实现质量多样性优化
通过 Reset-Free QD 算法和动力学模型，在物理机器人上直接学习控制器，以提高样本效率和生成最佳存档，从而使物理四足机器人在两小时内学习到行为技能库。
PDFa year ago
Quality-Diversity 与深度强化学习之间的协同作用理解
研究提出了一个统一的模块化框架，名为通用 Actor-Critic Quality-Diversity Deep Reinforcement Learning，以探究深度强化学习中的洞察，并将其应用于 Quality-Diversity 算
PDFa year ago
使用基于模型的品质多样性和梯度的高效探索
本文介绍了一种基于模型的 Quality-Diversity 算法，该算法通过对所有群体成员进行有效的探索和利用想象中的扰动来同时维持性能和高效的多样性，从而提高人群算法在具有欺骗性奖励的任务中的样本效率和解决方案质量。
PDF2 years ago
基于神经进化的强化学习质量多样性算法基准测试
本文提出了一个深度神经进化强化学习机器人控制的质量多样性基准套件，包括任务，环境，行为描述符和适应性。基准使用标准的质量多样性指标，优势和档案概要指标来量化覆盖和适应度之间的关系，同时介绍了相对于环境随机性的解决方案的健壮性度量方式。我们相
PDF2 years ago
通过大规模并行加速质量多样性
本文介绍了 QDax 算法，该算法通过使用大规模的加速器并行特性优化 Quality-Diversity (QD) 算法，使得 QD 算法可以在交互式时间尺度下扩展，能够大规模地加速解决方案生成过程，并通过对四种不同环境的测试分析表明，实验
PDF2 years ago
利用分布比率估算器来优化具有质量和多样性的学习智能体
本文介绍了一种基于 Kernals 和 $f$-divergence 的 Quality-Diversity 方法，可以用于神经进化和强化学习等领域，在同时获得高任务回报和行为多样性的优化代理的过程中有效地估计各个策略之间的状态分布系数并求
PDF4 years ago
通过质量多样性实现程序化内容生成
Quality-diversity algorithms, with explicit behavior metrics searching for a set of high-quality and diverse solutions,
PDF5 years ago