元強化學習？元強化學習（meta-RL）旨在學習高效適應新任務的策略，本文總結(jié)了幾種經(jīng)典meta-RL算法，包括RL^2、MAML、MAESN、PEARL和Meta-Q-Learning。普通深度強化學習（DRL）專注于解決特定任務下的最優(yōu)策略問題，而meta-RL的目標是學習一種能夠快速適應不同新任務的算法，即"學習如何學習"。那么，元強化學習？一起來了解一下吧。
元強化學習（meta-RL）旨在學習高效適應新任務的策略，本文總結(jié)了幾種經(jīng)典meta-RL算法，包括RL^2、MAML、MAESN、PEARL和Meta-Q-Learning。普通深度強化學習（DRL）專注于解決特定任務下的最優(yōu)策略問題，而meta-RL的目標是學習一種能夠快速適應不同新任務的算法，即"學習如何學習"。
meta-RL的基本假設是老任務與新任務之間存在相似性，這使得學習過程能夠從過去的經(jīng)驗中受益。在DRL背景下，meta-RL的目標是優(yōu)化學習算法的參數(shù)，使得在新任務上表現(xiàn)更優(yōu)。
meta-RL算法分為基于梯度和基于上下文兩大類。基于梯度的算法，如MAML，通過梯度上升學習適應新任務的算法。而基于上下文的算法，如MAESN和PEARL，通過構(gòu)建任務表示和利用歷史經(jīng)驗進行策略優(yōu)化。
本文詳細介紹了MAML、MAESN和PEARL，以及它們在元學習領(lǐng)域的貢獻。MAML通過梯度更新學習算法，MAESN引入隱層特征促進時間連續(xù)的隨機探索，PEARL則通過隱層變量表示任務上下文，實現(xiàn)快速策略適應。
元-QL（MQL）采用離線策略評估方法，盡管其與meta-RL的基本理念有所沖突，但展示了off-policy訓練在meta-RL中的應用。
元強化學習（Meta-RL）通過構(gòu)建快速學習（內(nèi)環(huán)）與元學習（外環(huán)）兩個階段來優(yōu)化強化學習策略。RL2算法正是這一框架的實例，其核心理念在于利用快速學習過程與元學習過程協(xié)同作用，以實現(xiàn)高效的學習與適應。
內(nèi)環(huán)學習（快速學習）階段，RL2采用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）的隱藏狀態(tài)作為記憶載體，這一狀態(tài)在每個episode中傳遞，利用已有的經(jīng)驗進行快速學習。作者認為，基于記憶的學習是快速學習的關(guān)鍵，因為這允許算法在先驗知識的基礎(chǔ)上快速適應新的環(huán)境或任務。
外環(huán)學習（元學習）階段，RL2將每個任務（或馬爾可夫決策過程MDP）上的快速學習過程視為一次試驗，通過多個試驗形成一個批次，利用強化學習算法訓練RNN的權(quán)重。這一階段的目標是在多個任務上優(yōu)化學習過程，以最大化每個試驗（即元學習樣本）的累計獎勵，從而實現(xiàn)對新任務的高效適應。
直觀上，RL2算法旨在通過快速學習過程積累經(jīng)驗與知識，然后利用這些經(jīng)驗在新任務上實現(xiàn)快速適應。第一階段的快速學習關(guān)注于探索，通過收集初始信息（先驗知識）；第二階段利用這些信息在新任務上執(zhí)行最優(yōu)動作，以最大化累積獎勵。這種設計旨在實現(xiàn)探索與利用之間的平衡，以實現(xiàn)快速的學習過程。
實驗部分驗證了RL2算法的有效性。
編輯：LRS
【新智元導讀】加入光榮的JAX-強化學習進化！
還在為強化學習運行效率發(fā)愁？無法解釋強化學習智能體的行為？
牛津大學研究人員分享了如何僅利用GPU高效運行強化學習算法，實現(xiàn)超過4000倍的加速，并利用高性能運行元進化發(fā)現(xiàn)算法，深入理解強化學習。該框架PureJaxRL大幅降低了學術(shù)研究的算力需求，使研究者能夠在單GPU上進行數(shù)萬億幀的實驗，縮小了與工業(yè)研究的差距。作者團隊通過JAX框架的特性，如向量化、vmap函數(shù)，以及利用已有環(huán)境庫，實現(xiàn)了算法加速和并行訓練。通過在多個強化學習環(huán)境上的實驗，證明了PureJaxRL在Cartpole-v1和MinAtar-Breakout等任務上與經(jīng)典實現(xiàn)相比，實現(xiàn)了超過10倍的速度提升。此外，通過并行訓練多個智能體，實現(xiàn)加速效果更顯著。PureJaxRL框架在元學習領(lǐng)域也展示了其潛力，通過進化策略等方法，實現(xiàn)快速的超參數(shù)搜索和強化學習算法的發(fā)現(xiàn)。實驗結(jié)果表明，使用PureJaxRL，可以在單個GPU上訓練數(shù)萬智能體，并在多個強化學習任務中實現(xiàn)高效的元學習和策略優(yōu)化，為強化學習領(lǐng)域帶來了革命性的提升。這些成果不僅推動了學術(shù)研究，也為工業(yè)應用提供了強大的工具。
強化學習是人工智能中策略學習的一種，是一種重要的機器學習方法，又稱再勵學習、評價學習，是從動物學習、參數(shù)擾動自適應控制等理論發(fā)展而來.所謂強化學習是指從環(huán)境狀態(tài)到動作映射的學習，以使動作從環(huán)境中獲得的累積獎賞值最大。該方法不同于監(jiān)督學習技術(shù)那樣通過正例、反例來告知采取何種行為，而是通過試錯(trial and error)來發(fā)現(xiàn)最優(yōu)行為策略。常用的強化學習算法包括TD(Temporal Difference)算法、Q學習算法、Sarsa算法等。
強化學習的基本原理
強化學習是從動物學習、參數(shù)擾動自適應控制等理論發(fā)展而來，其基本原理是：
如果Agent的某個行為策略導致環(huán)境正的獎賞(強化信號)，那么Agent以后產(chǎn)生這個行為策略的趨勢便會加強。Agent的目標是在每個離散狀態(tài)發(fā)現(xiàn)最優(yōu)策略以使期望的折扣獎賞和最大。
強化學習把學習看作試探評價過程，Agent選擇一個動作用于環(huán)境，環(huán)境接受該動作后狀態(tài)發(fā)生變化，同時產(chǎn)生一個強化信號(獎或懲)反饋給Agent，Agent根據(jù)強化信號和環(huán)境當前狀態(tài)再選擇下一個動作，選擇的原則是使受到正強化(獎)的概率增大。選擇的動作不僅影響立即強化值，而且影響環(huán)境下一時刻的狀態(tài)及最終的強化值。
強化學習算法的元學習框架通過以下方式自動化發(fā)現(xiàn)更新規(guī)則并加速學習：
摒棄硬編碼規(guī)則集：
該元學習框架摒棄了傳統(tǒng)強化學習中硬編碼的規(guī)則集，轉(zhuǎn)而尋求自動化的學習機制。這意味著算法不再依賴于預設的、固定的更新規(guī)則，而是能夠在學習過程中動態(tài)地適應和調(diào)整。
共同學習“預測目標”和“行動策略”：
框架的核心在于同時學習預測目標和行動策略。這種共同學習的機制使得算法能夠更全面地理解環(huán)境，并據(jù)此制定更有效的更新規(guī)則。通過這種方式，算法能夠更靈活地適應各種環(huán)境條件，從而提升學習效率。
實現(xiàn)完整RL更新規(guī)則的元學習：
該框架首次實現(xiàn)了對完整強化學習更新規(guī)則的元學習。這意味著算法不僅學習如何行動，還學習如何更新自己的學習規(guī)則。這種自我優(yōu)化的能力使得算法能夠在面對新環(huán)境時快速適應，并加速學習進程。
實驗驗證與廣泛應用：
通過在多個元訓練環(huán)境中的實驗驗證，該框架展示了其自動化學習和快速適應新環(huán)境的能力。從玩具環(huán)境的初步驗證到Atari游戲的廣泛應用，這一發(fā)現(xiàn)證明了從與環(huán)境互動中發(fā)現(xiàn)有效強化學習算法的可能性。
以上就是元強化學習的全部內(nèi)容，綜上所述，強化學習算法的元學習框架通過摒棄硬編碼規(guī)則集、共同學習預測目標和行動策略、實現(xiàn)完整RL更新規(guī)則的元學習、實驗驗證與廣泛應用以及捕獲豐富的預測信息等方式，自動化發(fā)現(xiàn)更新規(guī)則并加速學習。內(nèi)容來源于互聯(lián)網(wǎng)，信息真?zhèn)涡枳孕斜鎰e。如有侵權(quán)請聯(lián)系刪除。
