深度强化学习的自动课程学习：简要综述
机器学习
2020-06-01 v2 人工智能
机器学习
摘要
自动课程学习（ACL）已成为深度强化学习（DRL）近期成功基石之一。这些方法通过向智能体提供适应其能力的任务来塑造其学习轨迹。近年来，它们已被用于提高样本效率与渐近性能、组织探索、促进泛化或解决稀疏奖励问题等。本工作的目标有二：1）对自动课程学习文献给出一个紧凑且易懂的介绍；2）描绘 ACL 当前最先进技术的整体图景，以鼓励现有概念的交叉融合与新思想的涌现。
引用
@article{arxiv.2003.04664,
title = {Automatic Curriculum Learning For Deep RL: A Short Survey},
author = {Rémy Portelas and Cédric Colas and Lilian Weng and Katja Hofmann and Pierre-Yves Oudeyer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.04664},
year = {2020}
}
备注
Accepted at IJCAI2020