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深度强化学习中的好奇心

    本文是AI研究所编写的一个技术博客。最初的标题是《深层强化中的好奇心》。

    本文是AI研究所编写的一个技术博客。最初的标题是:

    深度强化学习的好奇心

    作者|迈克尔·克莱尔

    翻译|缩写2018

    校对|酱梨涂饰|菠萝女孩

    链接到原始文本:

    Http://towardsdata..com/holio.-in-.-.ment-.-.-.-network-.llation-747b322e2403

    深度强化学习中的好奇心

    早期密集学习的困难任务之一,Montezuma的复仇,在探索随机网络蒸馏方面取得了重大突破(来源:Parker兄弟博客)。

    Atari游戏是深层强化学习(RL)算法的一个流行的基准任务。Atari很好地平衡了简单性和复杂性:一些游戏(如Pong)是如此简单,以至于它们可以通过基本算法(如一般策略梯度)来解决,而其他游戏则足够复杂以至于可以击败甚至最先进的算法。

    在最简单和最复杂的游戏之间的一系列有用的任务已经成为许多深入加强学习研究论文的核心。

    来自OpenAI博客。

    前者“未解决”的阿塔里游戏,蒙提祖马的复仇,最近已经解决了一个算法(在某种程度上),可以在得分上超过人类表现。研究人员可以鼓励代理人在1级探索不同的房间,这是赢得游戏积分的好方法。

    通过好奇心探索

    人类在玩冒险游戏时有一种内在的探索欲望,比如蒙提祖玛的复仇。游戏设计者构建这样的游戏来鼓励这种行为,通常需要玩家在继续游戏之前进行探索。这就是为什么冒险游戏很有趣。(问任何喜欢玩天空游戏的人。)

    像Montezuma的《复仇》或《天空》这样的冒险游戏充分利用了玩家探索的自然欲望,使得探索成为游戏任务的关键部分。

    深度强化学习算法执行“探索”的典型方法是通过随机策略:从神经网络提供的动作似然分布中随机采样动作。因此,特别是在早期阶段(当策略没有时间收敛时),它是随机行动的明显选择。

    这种方法在某些情况下是有效的。例如,Pong的解决方案是随机旋转桨并观察结果。幸运的是,球偏转可以启动优化。

    在像蒙特祖马的复仇游戏中,这种方法是不可行的。想象一下,从游戏的开始,化身随机地左右移动,随机地跳跃。结果,化身掉进熔岩中或直接进入敌人而没有获得点数。没有积分或奖励,算法无法得到优化的信号。

    那你会随便甩一甩吗?祝你好运。

    好奇

    重点放在寻找更好的探索方法上。基于好奇心的探索可以看作是激发人类玩家好奇心的一种尝试。

    但是,我们如何创建一个好奇的代理呢?

    有很多方法可以实现这个想法。其中之一,甚至使用下一个状态预测,由于其简单性和可伸缩性而很有趣。

    其基本思想是同时培养独立的预测模型和策略模型。预测模型输入所观测到的当前状态和所选择的动作,并对下一次观测进行预测。

    为了探索足够的轨迹,我们假设损失很小(因为我们通过监督学习不断开发预测模型);对于探索不足的轨迹,我们假设损失很大。

    那么,我们能做的就是创建一个新的奖励函数(称为“内在奖励”),它提供与预测模型的损失成比例的奖励。因此,当探索新的轨迹时,代理接收到强烈的奖励信号。

    (a)一级学习探索(b)二级快速探索

    使用马里奥模拟器任务(来源)中的下一个预测,学习探索从第一级的好奇心转移到第二级的快速探索。

    这项技术在超级马里奥模拟器中产生了一些令人鼓舞的结果。

    拖延症代理人:电视问题

    这项技术并不完美。一个已知的问题是代理被环境中的随机或噪声元素所吸引。这种时钟情况有时被称为“白噪声”问题或“电视问题”;也称为“拖延”。

    为了证明这种效果,设想一个代理人通过观察他所看到的像素来学习在迷宫中导航。

    下一状态预测引起代理人学习成功导航迷宫的好奇心。

    代理人很好地完成了任务;他开始寻找迷宫中未被探索的部分,因为他有能力在探险丰富的地区做出好的预测(或者换句话说,他不能在未开发地区做出好的预测)。

    现在在迷宫的墙上放一个“电视”,快速连续地显示随机选择的图像。由于图像的随机来源,代理不能准确预测接下来会出现什么图像。该预测模型将产生高损耗,从而为代理商提供高“内在”回报。最终的结果是,特工们倾向于停止看电视,而不是继续探索迷宫。

    在环境(源)中,当代理人面对电视或随机噪声源时,下一个状态预测引起代理人的好奇心,最终导致“拖延”。

    为了避免延误,采用随机网络蒸馏。

    OpenAI的一些优秀人员最近发表了一篇论文,提出了噪声电视问题的解决方案,探讨了随机网络蒸馏(RND)。

    这里的新思想是将类似的技术应用到下一个状态预测方法,但是消除对先前状态的依赖。

    下一状态预测相对于RND(源)的概述。

    RND并不预测下一个状态,而是观察下一个状态并试图预测下一个状态。这是一个非常微不足道的预测,不是吗?

    RND随机网络的目的是采用这种小的预测任务,并将其转化为硬预测任务。

    使用随机网络

    这是一个聪明但违反直觉的解决方案。

    其思想是我们使用随机初始化神经网络将观测值映射到潜在的观测向量。函数本身的输出并不重要;重要的是,我们有一些未知的确定性函数(随机初始化的神经网络),以某种方式转换观测值。

    因此,我们的预测模型的任务不是预测下一个状态,而是预测给定观测状态的未知随机模型的输出。我们训练该模型使用随机网络输出标签。

    当代理处于熟悉的状态时,预测模型应该能够很好地预测随机网络的期望输出。当智能体对状态不熟悉时,预测模型会对随机网络的输出做出较差的预测。

    通过这种方式,我们可以定义一个内在的奖励函数,它再次与预测模型的损失成比例。

    内部报酬计算的概念概述。只使用下一个观察状态。

    这可以解释为“新奇性检测”方案,其中当进行新的观测或不熟悉的观测时,预测模型具有较高的计算损失。

    作者使用MNIST作为这个概念的证明。在本实验中,他们通过随机初始化神经网络提供MNIST样字符。然后,在给定的输入条件下,它们训练并行网络来预测随机网络的输入。如预期,当目标类的训练样本数量增加时,它们将看到目标类被并行网络丢失。

    数据2:MNIST上的新奇性检测:预测器网络模拟随机初始化的目标网络。训练数据包括不同比例的图像和目标类别与“0”类别。每个曲线都表示MSE测试显示的目标类的训练用例的数量(对数)。

    论文对MNIST概念进行了验证。

    这样,当代理看到随机噪声源时,它不会被卡住。它不需要试图预测屏幕上下一个不可预测的帧,只需要知道这些帧是如何通过随机网络转换的。

    探寻蒙太祖玛的复仇

    由于解决方法不佳,以往的状态预测的好奇机制并不能解决蒙台梭玛的复仇问题,但RND似乎已经克服了这些问题。

    好奇心驱使的代理人探索房间,学习收集钥匙,这样他们就可以打开新房间。

    尽管取得了这样的成功,但是代理仅“偶尔”通过了一级。这是因为通过最后一道门来完成检查点,需要严格管理密钥的使用。需要内部状态模型(如LSTM)来克服这一障碍。

    因此,虽然RND已经允许代理人在得分上超过一般人的表现,但是在掌握游戏之前还有很长的路要走。

    这是关于深度强化学习算法的实验的一系列文章的一部分。查看本系列以前的一些帖子:

    理解演进的战略梯度。

    感谢卢多维奇·本尼斯坦特。

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    Http://ai.yanxishe.com/page/Text./1363

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    深度强化学习中的好奇心

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发布时间:05:56:36

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Dota,另一个魔兽游戏)。但是无论是MMO化学式配平_金湖湾花园网RPG还是MOBA,“多人在线”都是一个有趣的属性。在线多人游戏意味着游戏乐趣的改变,人与人之间的各种对抗,人与人之间的共同合作以战胜困难,分享成功的乐趣和分享失败的挑战。这种沉浸式体验是单人游戏从来没有给人们带来新的船只体验。因此,从游戏化的角度来看,遭遇是多层在线游戏化。那你必须问,你有什么理由这样吹吗?我来给你算一下。视频颤音的人均每日VV数量大约为200-250,单视频15sec,人均单日长度为60-65分钟;音频遇到一个单位“唱句子”7-15sec,根据10sec的计算,一轮6人12个问题,一起听问题,一款游戏可耗时约5分钟,猜猜人均可玩。每天15-20场比赛(这个数据没有依据,完全依靠我个人多年来对各种产品的参与)。如果是对的,那纯粹是巧合。如果出现错误,欢迎您阅读您知道的数据。人均时间大概在90分钟左右。是的,根据我的算法,语音邂逅的人均单日表现比颤抖多50%,而且长度接近Wechat(当然,我们都知道腾讯NB的其他长期产品是视频和游戏)。这个数字是什么意思?普通人唱的两首歌词内容消费价值很低,再加上“对抗与合作”的游戏,这些内容的“消费”可以持续到惊人的程度。(再说一遍,如果你对这个数据预测有完全不同的看法,你可以拿出比我个人经历更强有力的证据来反驳我。)如果你只是拍拍头,我想你不能拍拍我。“多人在线游戏”的力量是如此之大。当然,我知道有些朋友会马上病倒,之前有些人会做“多人互动”啊,比如狼人杀戮和冲顶,但是他们现在已经完全萎靡不振了,你一定很慷慨,所以这是收费吧?然后我们需要区分“多人在线”和“狼人杀害”以及“开销多人在线”的区别。与狼人杀戮相比,狼人杀戮作为一种推理游戏是极其复杂的。每个角色都有复杂的技能和获胜规则。新手加入狼人杀戮游戏5分钟并不奇怪。在游戏游戏的分类中,狼人杀戮属于核心游戏,而遭遇这30个二手属于休闲游戏。这两种游戏的难度直接决定了它们用户的上限。与top-Impact比率相比,top-Impact实际上是一个基于OGC的实时交互产品。官员们做了一个正式发布活动(有趣的是,你还记得顶尖的广播工作室是定期开放的)、正式组织内容、以及多人在线参与的游戏。说到这有点像MMORPG的复制模式,最大的问题是准备越来越多的OGC内容和播放方法,很像传统电视台,其实顶部是一个强大的交互式传统电视综艺节目,在移动终端上运行。但是邂逅更进一步,邂逅的内容是UGC,也就是说,官方组织的内容只花了很低的成本,邂逅了四个标签,第二个标签是主唱,允许用户上传主唱,还允许用户浏览和其他挑选主唱(主唱实际上是主题)。我问过其他PM,如果你这么做,你认为你需要让用户来UGC吗?也许不是。直接截取一段音频容易吗?如果你只是想解决这个问题,让用户上传就很遥远了。你为什么这样做?读过我写的《UGC社区五法》的朋友们必须明白,这是另一种起床方式。UGC已经发展到PUGC,提供了异步内容保留系统来升级用户级别。看,看看这个比率,你知道它会在哪里吗?现在,如果你对上述话题没有多大疑问,那么似乎只有一个问题我们需要担心的遭遇-即,长期保留。三。长期保持的问题非常有趣。你可以说玩耍带来的“乐趣”很容易让人厌烦。你可以说仅仅积极的反馈并不能带来长期的保留。你可以说狼人在杀人之前没有解决问题。让我们考虑一下什么可以提供长期保留?11月26日,我发布了一个朋友圈,指出这次邂逅的最大创新来自UGC和交互,最大的问题来自UGC和交互。因为视听驱动程序保留的当前内容不是算法,而是有趣的。有三个小细节我不知道你是否注意到了。你看到的第一件东西就是非常注重“乐趣”的产品。1。音频冷启动流量池不是网易云音乐或国歌K歌,而是内容部分和最右边的流量池;(2)当语音遇到在线版本1.0时,投诉系统准备对抗故意中断的现象(嗯?为什么它如此不可预测和故意破坏?结合1种理念;(3)音响操作和主打材料。有趣的是,视听队似乎不太关心唱得好。这次邂逅似乎是想找点乐子呢?我们都知道,提供长期保留的核心实际上是为用户提供长期价值。我们能为这个产品开发什么长期的价值探索?我想分享一些Meet CEO早些时候在公开号码中写到的摘录:“规模效应,认知障碍只在同类产品竞争中具有优势,但往往会消磨时间,长时间的迁移和转换不是来自同一类产品。王光荣,燕庆策略,颤抖的声音,奇妙的花说,土草会议互相抓了很长时间。归根结底,人类会反思自己。”哎哟,最近抖得太厉害了吗?不太好。这是浪费时间!”然后他去为国王的荣耀而战。…短片非常尖锐,尖锐,因为他们不需要等待时间,他们可以抓住碎片时间……为了不断地争夺时间片段,对内容信息密度的要求越来越高。一段时间后,茶点感逐渐减弱……快手更好。Quick hand仍然试图通过算法来分离人……试图给用户一些长期的价值。这个想法很好,但是贴纸的“物理分离”并不能阻止某些类别的迁移。算法分离后基本难以实现和封装。快场球员至少意识到长期价值很重要,光消磨时间是没有意义的。这并不是说颤抖者没有意识到。我觉得第一次划水就能看得更清楚……颤音长时间唯一能做的就是帮助用户与脆弱的关系建立联系。因为这是唯一直观的事情,我们必须在长期的脆弱的关系中做最有价值的明星-粉丝关系。当然,我们没有停止探想唱就唱ktv_耐火混凝土网索,想法很简单,先找到消磨时间的武器,然后找到世界的长远价值,看看是否可以填进去。快手球希望把关系扩展到小游戏中,最终,长期价值成为维持亲密关系的工具,这对于商业化来说无疑是低效的。现在我们再次介绍内容。也许利率不能改变。从对短期视频的长期价值的思考中,他完全相信长期价值并非来自简单的娱乐,娱乐可以提供短期价值,也就是说,娱乐和娱乐可以在短期内粘住用户,但是长期价值很可能来自新的关系链/社区身份。我以前在魔兽世界里发现了一些这方面的证据。这个游戏可能是唯一一个把我和熟人(同学)和陌生人(公会人)混合在一起的游戏,我从来没有见过。它可以每天花几个小时做很强的交互,然后是多年的产品(在这个过程中有很多钱)。许多游戏玩家甚至有网友的故事浮出水面,让我说,世界上最成功的陌生人社交产品不是点燃,而是这个大型多人在线游戏。当然,魔兽世界极其沉浸的剧本和大量多样的交互内容,不能简单地模仿相遇,对移动设备进行如此沉重的内容形式转换也可能是不现实的,或许速手相遇的想法更激发了实际相遇的灵感。这些都是我疯狂的猜测,但是现在,这次遭遇至少有足够的时间和金钱来解决本世纪的问题。我还是说,如果这个问题解决了,就意味着实现了第三个例程。前两条线路支持至少100亿美元的估值。如果这个第三个程序被建立,它将直接宣布toC的移动社交/社区产品将进入“多人在线时代”(当然,张艺明头的Tiki和各种家务爱好的结束都不是特别好),当然,即使最终的遭遇没有达到这样的Nb效果,也有很多方法都依赖于光K歌曲的交互作用来产生。也许它最终能够将产品带到1000万DAU的水平。毕竟,有很多方法可以做到这一点。这绝对是一个好的结局现金和销售给一家公司。最后一句话:事实上,我计划写这次相遇的手稿已经快一个月了。在一群社交炸鸡中,我不喜欢其他任何东西,但是只特别喜欢相遇,因为它的数据反映了团队的强大潜力。我今年对创业最大的学习就是四个字:它是人造的。如果没有问题,这取决于你是谁。所谓“做正确的事,做正确的事”。某件事是否正确归根结底是后验的,所以正确的人能够确保一件可能的正确事情能够被正确地执行,从而知道事情最终是否正确。事实上,我比较今年的diss产品,大多数问题仍然是“事情不对”,其中许多有能力“做正确的事情”,我们仍然可以期待这样的团队。毕竟,上次我们制造66键盘时,它并不真正成功。最后,我想惋惜的是,Cosmos 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