AMiner论文推荐——Fast And Slow Learning Of Recurrent Independent Mechanisms

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Fast And Slow Learning Of Recurrent Independent Mechanisms

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推荐理由： 当分布发生变化时，将知识分解成可互换的碎片能够获得泛化优势，而一个与环境互动的学习代理需要对现有知识片段进行新的组合。作者假设上述知识分解对于系统方式概括分布以外的变化尤为重要，从而提出了一个特殊的训练框架。作者假设一个代理人所需的知识片断和奖励函数是固定的，并且可以在不同的任务中重复使用，其中的注意力机制动态地选择模块来适应当前任务，允许所选模块的参数在学习者在变化中迅速改变，而注意力机制参数则作为稳定的、缓慢变化的元参数。作者发现，元学习所提出的系统模块有助于在强化学习中实现更快的适应，但将参数和元参数的作用颠倒过来的效果并不理想，这表明动态选择模块在快速适应方面有特殊作用。

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