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元强化学习
资料介绍
一、什么是元强化学习
核心概念
元强化学习（Meta Reinforcement Learning, Meta-RL）也叫学会学习的强化学习，是将元学习思想引入强化学习领域的交叉研究方向。传统强化学习需要从零开始针对每一个新任务进行学习，在面对环境分布发生变化、任务切换时，学习效率极低，往往需要数万甚至数十万次交互才能收敛到不错的策略。而元强化学习的核心目标是让智能体在见过大量同分布任务后，能够仅利用少量新任务交互样本和梯度更新，快速适应从未见过的同分布新任务，解决传统强化学习样本效率低、泛化能力差的痛点。
简单来说，元强化学习的学习过程分为两个层次：
1. 元训练阶段（Meta-training）：在任务分布上采样多个任务进行训练，让智能体学习不同任务的通用特征，获得“学习的能力”，也就是元知识；
2. 元测试阶段（Meta-testing）：面对一个从未见过的新任务，智能体只需要少量交互，就能快速调整得到适配新任务的最优策略。
二、元强化学习的核心问题与挑战
元强化学习的提出主要为了解决传统强化学习的三个核心痛点，对应也是其自身需要解决的关键挑战：
1. 样本效率问题
传统强化学习每接触一个新任务就要重新收集大量样本训练，在机器人控制、自动驾驶这类真实交互成本极高的场景中完全无法落地。元强化学习需要在保证最终策略性能的前提下，尽可能降低新任务的样本需求量，实现小样本快速适应。
2. 泛化能力问题
现实场景中的环境往往不是固定不变的，用户需求、环境参数会持续发生变化，传统强化学习训练的策略在分布外任务上性能会急剧下降。元强化学习需要从任务分布中学习到通用的结构信息，保证在同分布不同任务、甚至少量分布外任务上都能保持不错的性能。
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| 1782880465元强化学习.docx | 18K |
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