Förmåga att kontinuerligt lära sig och anpassa sig från begränsad erfarenhet i icke-stationära miljöer är en viktig milstolpe på vägen mot allmän intelligens. I detta dokument kastar vi problemet med kontinuerlig anpassning i ramen för lärande till lärande. Vi utvecklar en enkel gradientbaserad metalärande algoritm som lämpar sig för anpassning i dynamiskt föränderliga och kontradiktoriska scenarier. Dessutom utformar vi en ny konkurrensmiljö för flera ämnen, RoboSumo, och definierar itererade anpassningsspel för att testa olika aspekter av kontinuerliga anpassningsstrategier. Vi visar att meta-lärande möjliggör betydligt effektivare anpassning än reaktiva baslinjer i systemet med få stötar. Våra experiment med en population av agenter som lär sig och tävlar tyder på att meta-lärarna är de starkaste.
Al-Shedivat m.fl. REF utvecklar en gradientbaserad metainlärningsalgoritm som liknar MAML-algoritm och som lämpar sig för kontinuerlig anpassning av RL-medel i icke-stationära miljöer.
Continuous Adaptation via Meta-Learning in Nonstationary and Competitive Environments
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}