曾经历，已达成：基于情景回忆的元学习
机器学习
2018-07-09 v2 人工智能
机器学习
神经与进化计算
摘要
元学习智能体擅长从开放式的任务分布中快速学习新任务；然而，一旦下一个任务开始，它们就会忘记关于每个任务所学到的内容。当任务重现时——正如在自然环境中那样——元学习智能体必须重新探索，而非立即利用先前发现的解决方案。我们提出了一种生成开放式但重复环境的形式化方法，进而开发了一种用于解决这些环境的元学习架构。该架构将标准LSTM工作记忆与可微分神经情景记忆相融合。我们在五个具有重现任务的元学习环境中探索了具备此种情景LSTM的智能体的能力，范围从多臂老虎机到导航和随机序贯决策问题。
引用
@article{arxiv.1805.09692,
title = {Been There, Done That: Meta-Learning with Episodic Recall},
author = {Samuel Ritter and Jane X. Wang and Zeb Kurth-Nelson and Siddhant M. Jayakumar and Charles Blundell and Razvan Pascanu and Matthew Botvinick},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.09692},
year = {2018}
}
备注
ICML 2018