元强化学习？元强化学习（meta-RL）旨在学习高效适应新任务的策略，本文总结了几种经典meta-RL算法，包括RL^2、MAML、MAESN、PEARL和Meta-Q-Learning。普通深度强化学习（DRL）专注于解决特定任务下的最优策略问题，而meta-RL的目标是学习一种能够快速适应不同新任务的算法，即"学习如何学习"。那么，元强化学习？一起来了解一下吧。
元强化学习（meta-RL）旨在学习高效适应新任务的策略，本文总结了几种经典meta-RL算法，包括RL^2、MAML、MAESN、PEARL和Meta-Q-Learning。普通深度强化学习（DRL）专注于解决特定任务下的最优策略问题，而meta-RL的目标是学习一种能够快速适应不同新任务的算法，即"学习如何学习"。
meta-RL的基本假设是老任务与新任务之间存在相似性，这使得学习过程能够从过去的经验中受益。在DRL背景下，meta-RL的目标是优化学习算法的参数，使得在新任务上表现更优。
meta-RL算法分为基于梯度和基于上下文两大类。基于梯度的算法，如MAML，通过梯度上升学习适应新任务的算法。而基于上下文的算法，如MAESN和PEARL，通过构建任务表示和利用历史经验进行策略优化。
本文详细介绍了MAML、MAESN和PEARL，以及它们在元学习领域的贡献。MAML通过梯度更新学习算法，MAESN引入隐层特征促进时间连续的随机探索，PEARL则通过隐层变量表示任务上下文，实现快速策略适应。
元-QL（MQL）采用离线策略评估方法，尽管其与meta-RL的基本理念有所冲突，但展示了off-policy训练在meta-RL中的应用。
元强化学习（Meta-RL）通过构建快速学习（内环）与元学习（外环）两个阶段来优化强化学习策略。RL2算法正是这一框架的实例，其核心理念在于利用快速学习过程与元学习过程协同作用，以实现高效的学习与适应。
内环学习（快速学习）阶段，RL2采用循环神经网络（RNN）的隐藏状态作为记忆载体，这一状态在每个episode中传递，利用已有的经验进行快速学习。作者认为，基于记忆的学习是快速学习的关键，因为这允许算法在先验知识的基础上快速适应新的环境或任务。
外环学习（元学习）阶段，RL2将每个任务（或马尔可夫决策过程MDP）上的快速学习过程视为一次试验，通过多个试验形成一个批次，利用强化学习算法训练RNN的权重。这一阶段的目标是在多个任务上优化学习过程，以最大化每个试验（即元学习样本）的累计奖励，从而实现对新任务的高效适应。
直观上，RL2算法旨在通过快速学习过程积累经验与知识，然后利用这些经验在新任务上实现快速适应。第一阶段的快速学习关注于探索，通过收集初始信息（先验知识）；第二阶段利用这些信息在新任务上执行最优动作，以最大化累积奖励。这种设计旨在实现探索与利用之间的平衡，以实现快速的学习过程。
实验部分验证了RL2算法的有效性。
编辑：LRS
【新智元导读】加入光荣的JAX-强化学习进化！
还在为强化学习运行效率发愁？无法解释强化学习智能体的行为？
牛津大学研究人员分享了如何仅利用GPU高效运行强化学习算法，实现超过4000倍的加速，并利用高性能运行元进化发现算法，深入理解强化学习。该框架PureJaxRL大幅降低了学术研究的算力需求，使研究者能够在单GPU上进行数万亿帧的实验，缩小了与工业研究的差距。作者团队通过JAX框架的特性，如向量化、vmap函数，以及利用已有环境库，实现了算法加速和并行训练。通过在多个强化学习环境上的实验，证明了PureJaxRL在Cartpole-v1和MinAtar-Breakout等任务上与经典实现相比，实现了超过10倍的速度提升。此外，通过并行训练多个智能体，实现加速效果更显著。PureJaxRL框架在元学习领域也展示了其潜力，通过进化策略等方法，实现快速的超参数搜索和强化学习算法的发现。实验结果表明，使用PureJaxRL，可以在单个GPU上训练数万智能体，并在多个强化学习任务中实现高效的元学习和策略优化，为强化学习领域带来了革命性的提升。这些成果不仅推动了学术研究，也为工业应用提供了强大的工具。
强化学习是人工智能中策略学习的一种，是一种重要的机器学习方法，又称再励学习、评价学习，是从动物学习、参数扰动自适应控制等理论发展而来.所谓强化学习是指从环境状态到动作映射的学习，以使动作从环境中获得的累积奖赏值最大。该方法不同于监督学习技术那样通过正例、反例来告知采取何种行为，而是通过试错(trial and error)来发现最优行为策略。常用的强化学习算法包括TD(Temporal Difference)算法、Q学习算法、Sarsa算法等。
强化学习的基本原理
强化学习是从动物学习、参数扰动自适应控制等理论发展而来，其基本原理是：
如果Agent的某个行为策略导致环境正的奖赏(强化信号)，那么Agent以后产生这个行为策略的趋势便会加强。Agent的目标是在每个离散状态发现最优策略以使期望的折扣奖赏和最大。
强化学习把学习看作试探评价过程，Agent选择一个动作用于环境，环境接受该动作后状态发生变化，同时产生一个强化信号(奖或惩)反馈给Agent，Agent根据强化信号和环境当前状态再选择下一个动作，选择的原则是使受到正强化(奖)的概率增大。选择的动作不仅影响立即强化值，而且影响环境下一时刻的状态及最终的强化值。
强化学习算法的元学习框架通过以下方式自动化发现更新规则并加速学习：
摒弃硬编码规则集：
该元学习框架摒弃了传统强化学习中硬编码的规则集，转而寻求自动化的学习机制。这意味着算法不再依赖于预设的、固定的更新规则，而是能够在学习过程中动态地适应和调整。
共同学习“预测目标”和“行动策略”：
框架的核心在于同时学习预测目标和行动策略。这种共同学习的机制使得算法能够更全面地理解环境，并据此制定更有效的更新规则。通过这种方式，算法能够更灵活地适应各种环境条件，从而提升学习效率。
实现完整RL更新规则的元学习：
该框架首次实现了对完整强化学习更新规则的元学习。这意味着算法不仅学习如何行动，还学习如何更新自己的学习规则。这种自我优化的能力使得算法能够在面对新环境时快速适应，并加速学习进程。
实验验证与广泛应用：
通过在多个元训练环境中的实验验证，该框架展示了其自动化学习和快速适应新环境的能力。从玩具环境的初步验证到Atari游戏的广泛应用，这一发现证明了从与环境互动中发现有效强化学习算法的可能性。
以上就是元强化学习的全部内容，综上所述，强化学习算法的元学习框架通过摒弃硬编码规则集、共同学习预测目标和行动策略、实现完整RL更新规则的元学习、实验验证与广泛应用以及捕获丰富的预测信息等方式，自动化发现更新规则并加速学习。内容来源于互联网，信息真伪需自行辨别。如有侵权请联系删除。
