关于通过元强化学习学习探索的一些思考
摘要
OpenAI研究人员引入了E-MAML和E-RL²两种元强化学习算法，旨在改进需要大量探索来发现最优策略的任务中的探索性能。该工作展示了这些算法在包括Krazy World和迷宫任务在内的新颖环境中的有效性。
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缓存时间: 2026/04/20 14:45
# 关于通过元强化学习学习探索的若干思考
来源: https://openai.com/index/some-considerations-on-learning-to-explore-via-meta-reinforcement-learning/
OpenAI
## 摘要
我们研究了元强化学习中的探索问题。提出了两个新的元强化学习算法：E-MAML 和 E-RL2。我们在一个新型环境"Krazy World"以及一系列迷宫环境上呈现了结果。我们展示了 E-MAML 和 E-RL2 在探索至关重要的任务上提供了更好的性能。
- 学习范式 (https://openai.com/research/index/?tags=learning-paradigms)
## 作者
Bradly Stadie, Ge Yang, Rein Houthooft, Xi Chen, Yan Duan, Yuhuai Wu, Pieter Abbeel, Ilya Sutskever
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