task representations | BriefGPT

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从人工示范中学习符号任务表示：存储、检索、巩固和遗忘经验的记忆
通过符号学习框架实现类似认知记忆功能，生成任务表示来支持高级任务规划和知识引导，通过一次性学习过程和非注释数据存储任务的清晰表示，利用简单启发式规则对记忆观察进行排序，形成分层知识表示的框架并通过组装任务情景验证其性能、讨论其优劣。
PDF3 months ago
透过敌对数据增强从离线任务表示学习中解离策略
离线元强化学习（OMRL）通过仅依赖静态数据集，使代理程序能够有效应对新任务。然而，许多现有的 OMRL 方法中，学到的任务表示往往与行为策略产生虚假相关，而非准确反映任务的本质特征。为了解决这个问题，我们提出了一种新的算法，通过对抗性数据
PDF4 months ago
AAAI离线元强化学习中的通用任务表示学习与数据限制
GENTLE 是一种用于解决在有限数据条件下学习可推广任务表征的新算法，它利用 Task Auto-Encoder 通过重构状态转换和奖励来捕捉任务模型的生成结构，并通过构造伪转换来缓解行为多样性有限的影响。实证结果表明，在分布内和分布外任
PDF6 months ago
跨领域感知奖励函数
该研究探讨了在强化学习中使用任务表示以及跨域感知奖励函数（CDPR）的应用，来解决不同于代理的环境中的目标视觉相似性问题。研究结果表明，CDPR 通过深度神经网络的学习，可以有效地解决特定任务。
PDF7 years ago