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Vers un apprentissage par renforcement contextuel à grande échelle par méta-formation dans des mondes aléatoires
Created by
Haebom
Auteur
Fan Wang, Pengtao Shao, Yiming Zhang, Bo Yu, Shaoshan Liu, Ning Ding, Yang Cao, Yu Kang, Haifeng Wang
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Dans cet article, nous proposons AnyMDP, un processus de décision markovien tabulaire (MDP) généré procéduralement pour résoudre le problème d'évolutivité de l'apprentissage par renforcement en contexte (ICRL). AnyMDP résout ce problème grâce à un processus de randomisation soigneusement conçu qui minimise les biais structurels tout en générant des tâches de haute qualité à grande échelle. Nous présentons également une méthode permettant d'induire une supervision étape par étape et des informations a priori dans le cadre ICRL pour un méta-apprentissage efficace à grande échelle. Les résultats expérimentaux montrent que le modèle proposé peut être généralisé à des tâches non incluses dans l'ensemble d'apprentissage avec des tâches AnyMDP suffisamment importantes. L'ensemble de tâches évolutives fourni par AnyMDP permet une étude empirique plus approfondie de la relation entre la distribution des données et les performances ICRL. Nous montrons également que la généralisation en ICRL peut se faire au détriment d'une plus grande diversité des tâches et de périodes d'adaptation plus longues. Cela a des implications importantes pour l'extension des capacités robustes de l'ICRL, soulignant la nécessité de concevoir des tâches diversifiées et larges et de privilégier les performances asymptotiques à l'adaptation à petite échelle.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Nous présentons une méthode pour générer des emplois de formation ICRL de haute qualité à grande échelle en utilisant AnyMDP.
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Améliorer l’efficacité du méta-apprentissage à grande échelle grâce à une supervision étape par étape et à l’induction d’informations préalables.
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Nous analysons empiriquement les performances de généralisation de l'ICRL et les relations entre la distribution des données, la diversité des tâches et la période d'adaptation.
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Nous soulignons l’importance d’une conception de tâches diversifiée et large et de la priorisation des performances asymptotiques pour des extensions ICRL robustes.
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Limitations:
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Le processus de randomisation d'AnyMDP peut être biaisé en faveur de certains types de tâches.
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Des recherches supplémentaires pourraient être nécessaires pour optimiser les méthodes de supervision étape par étape et d’obtention d’informations préalables.
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Une analyse plus détaillée du compromis entre l’amélioration des performances de généralisation de l’ICRL et l’extension de la période d’adaptation est nécessaire.
