Vi föreslår en ny och flexibel syn på meta-lärande för att lära sig av bara några få exempel. Vårt ramverk är motiverat av aktörskritiskt förstärkande lärande, men kan tillämpas på både förstärkande och övervakat lärande. Nyckelidén är att lära sig en meta-kritiker: en action-värde funktion neurala nätverk som lär sig att kritisera alla aktörer som försöker lösa någon specificerad uppgift. För övervakad inlärning motsvarar detta den nya idén om en tränad aktivitetsparametriserad förlustgenerator. Detta metakritiska tillvägagångssätt ger en väg till kunskapsöverföring som flexibelt kan hantera få och halvövervakade villkor för både förstärkning och övervakat lärande. Lovande resultat visas för både förstärkande och övervakade inlärningsproblem.
REF ) använde det hierarkiska ramverket för att lära sig ett metakritiskt nätverk för att utföra de få ögonblicksöverföringarna inom området för förstärkande lärande.
Learning to Learn: Meta-Critic Networks for Sample Efficient Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}