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，本文總結了幾種經典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，本文總結了幾種經典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驗中受益。在DRL背景下，meta-RL的目標是優化學習算法的參數，使得在新任務上表現更優。
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，通過構建任務表示和利用歷史經驗進行策略優化。
本文詳細介紹了MAML、MAESN和PEARL，以及它們在元學習領域的貢獻。MAML通過梯度更新學習算法，MAESN引入隱層特征促進時間連續的隨機探索，PEARL則通過隱層變量表示任務上下文，實現快速策略適應。
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）通過構建快速學習（內環）與元學習（外環）兩個階段來優化強化學習策略。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同作用，以實現高效的學習與適應。
內環學習（快速學習）階段，RL2采用循環神經網絡（RNN）的隱藏狀態作為記憶載體，這一狀態在每個episode中傳遞，利用已有的經驗進行快速學習。作者認為，基于記憶的學習是快速學習的關鍵，因為這允許算法在先驗知識的基礎上快速適應新的環境或任務。
外環學習（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的權重。這一階段的目標是在多個任務上優化學習過程，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驗與知識，然后利用這些經驗在新任務上實現快速適應。第一階段的快速學習關注于探索，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行最優動作，以最大化累積獎勵。這種設計旨在實現探索與利用之間的平衡，以實現快速的學習過程。
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，實現超過4000倍的加速，并利用高性能運行元進化發現算法，深入理解強化學習。該框架PureJaxRL大幅降低了學術研究的算力需求，使研究者能夠在單GPU上進行數萬億幀的實驗，縮小了與工業研究的差距。作者團隊通過JAX框架的特性，如向量化、vmap函數，以及利用已有環境庫，實現了算法加速和并行訓練。通過在多個強化學習環境上的實驗，證明了PureJaxRL在Cartpole-v1和MinAtar-Breakout等任務上與經典實現相比，實現了超過10倍的速度提升。此外，通過并行訓練多個智能體，實現加速效果更顯著。PureJaxRL框架在元學習領域也展示了其潛力，通過進化策略等方法，實現快速的超參數搜索和強化學習算法的發現。實驗結果表明，使用PureJaxRL，可以在單個GPU上訓練數萬智能體，并在多個強化學習任務中實現高效的元學習和策略優化，為強化學習領域帶來了革命性的提升。這些成果不僅推動了學術研究，也為工業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、參數擾動自適應控制等理論發展而來.所謂強化學習是指從環境狀態到動作映射的學習，以使動作從環境中獲得的累積獎賞值最大。該方法不同于監督學習技術那樣通過正例、反例來告知采取何種行為，而是通過試錯(trial and error)來發現最優行為策略。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、參數擾動自適應控制等理論發展而來，其基本原理是：
如果Agent的某個行為策略導致環境正的獎賞(強化信號)，那么Agent以后產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發現最優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境，環境接受該動作后狀態發生變化，同時產生一個強化信號(獎或懲)反饋給Agent，Agent根據強化信號和環境當前狀態再選擇下一個動作，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，而且影響環境下一時刻的狀態及最終的強化值。
強化學習算法的元學習框架通過以下方式自動化發現更新規則并加速學習：
摒棄硬編碼規則集：
該元學習框架摒棄了傳統強化學習中硬編碼的規則集，轉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、固定的更新規則，而是能夠在學習過程中動態地適應和調整。
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境，并據此制定更有效的更新規則。通過這種方式，算法能夠更靈活地適應各種環境條件，從而提升學習效率。
實現完整RL更新規則的元學習：
該框架首次實現了對完整強化學習更新規則的元學習。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則。這種自我優化的能力使得算法能夠在面對新環境時快速適應，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境的能力。從玩具環境的初步驗證到Atari游戲的廣泛應用，這一發現證明了從與環境互動中發現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則集、共同學習預測目標和行動策略、實現完整RL更新規則的元學習、實驗驗證與廣泛應用以及捕獲豐富的預測信息等方式，自動化發現更新規則并加速學習。內容來源于互聯網，信息真偽需自行辨別。如有侵權請聯系刪除。
