强化学习中神经网络表示的性质探究

强化学习中神经网络表示的性质探究

传统的表征学习方法通常是设计固定的基函数架构,以达到正交性、稀疏性等期望的性质。而深度强化学习的理念则是,设计者不应编码表征的性质,而是让数据流决定表征的性质,使良好的表征在适当的训练方案下自发涌现。 这项研究探讨了通过深度强化学习系统学习的表征(representation)的性质。此研究将这两种观点结合,通过实证分析,探讨了在强化学习中能够促进迁移的表征所具有的性质。作者提出并测量了六种表征性质,在25000多个代理任务设置中进行了研究。他们使用了带有不同辅助损失的深度Q学习代理,在基于像素的导航环境中进行实验,其中源任务和迁移任务对应于不同的目标位置。 研究人员开发了一种方法,通过系统地变化任务相似性并测量与迁移性能相关的表征性质,从而更好地理解为什么某些表征更适合迁移。他们还证明了该...

图神经网络中的极化消息传递

图神经网络中的极化消息传递

随着图结构数据在诸多领域的广泛应用,图神经网络(GNN)作为分析图数据的有力工具备受关注。然而,现有GNN在学习节点表示时,主要依赖于邻居节点的相似性信息,忽视了节点间差异性的潜力。近期,一项新颖的”极化消息传递”(Polarized message-passing, PMP)范式应运而生,为GNN设计注入了全新理念。 研究背景:传统GNN通过聚合邻居节点的特征来学习目标节点的表示,但仅考虑了节点间的相似性,未能充分利用节点差异性所蕴含的丰富信息。实际上,现实世界的图数据中普遍存在”友谊悖论”、”影响不平衡”等现象,反映出图中节点的独特性质。有鉴于此,本研究提出PMP范式,旨在同时捕获节点间相似性和差异性的双重信息,借此提升GNN的表示学习能力。 研究机构:本项研究由来自新加坡科技研究局、香...