研究目的
将人工智能的投影模拟模型扩展至强化学习场景中的元学习，使智能体能够自主且动态地调整自身的学习参数或元参数。
研究成果
元学习PS智能体在所有场景中均表现出色，其成功概率接近近最优或最优值。该智能体能动态调整元参数以适应新场景，证明了反射式适应与通过学习进行适应的双重效用。
研究不足
元学习过程发生的时间尺度远大于基础网络学习的时间尺度，这对统计评估是必要的，但可能会限制适应速度。此外，灵活性与学习时间之间的权衡也是一种约束，因为更高的灵活性可能导致更长的学习时间。
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[IEEE 2019光子学与电磁学研究春季研讨会（PIERS-Spring） - 意大利罗马（2019年6月17日-2019年6月20日）] 2019光子学与电磁学研究春季研讨会（PIERS-Spring） - 基于线极化电磁波宽带非对称传输的光学活性编码超表面
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[IEEE 2019光子学与电磁学研究春季研讨会（PIERS-Spring） - 意大利罗马（2019年6月17日-2019年6月20日）] 2019光子学与电磁学研究春季研讨会（PIERS-Spring） - 基于线极化电磁波宽带非对称传输的光学活性编码超表面
DOI：10.1109/PIERS-Spring46901.2019.9017447
出版年份：2019
更新时间：2025-09-16 10:30:52
摘要：
如今，人工智能的学习模型能在多种任务中表现出色。然而实践中，不同任务环境往往需要不同的学习模型而非单一通用方案。大多数非简单模型需调整多个学习参数，这通常由外部人员逐案处理。元学习指智能体自主动态调整自身学习参数或元参数的能力。本文展示如何将新兴人工智能模型——投影模拟法自然扩展至强化学习场景中的元学习应用。该投影模拟方法基于片段网络的随机游走过程，所提出的元学习方案沿用相同设计架构，利用片段网络实时监测智能体表现并动态调整元参数。我们区分了反射型适应与学习型适应两种方式，并验证了两者的效用。此外还探讨了灵活性与学习时间之间的权衡问题。经在三类强化学习任务中测试（这些任务中智能体的元参数最优值各不相同），扩展模型表现出色，在无需人工调整任何元参数的情况下，所有任务均达到接近最优或最优成功率。
作者：
Adi Makmal，Alexey A. Melnikov，Vedran Dunjko，Hans J. Briegel
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