Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski pl
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Improving in-context generalization in reinforcement learning through asymmetric model-based methods using adequate representation and exploration techniques

Opis projektu

Lepsze zdolności uogólniania w uczeniu ze wzmocnieniem

Uczenie ze wzmocnieniem stanowi niezwykle obiecującą metodę rozwiązywania problemów związanych z podejmowaniem decyzji, ponieważ wymaga niewielkiej liczby założeń dotyczących rozwiązywanych problemów, co pozwala algorytmowi wyuczyć się niemal optymalnych zachowań nawet w nieznanych środowiskach. Empiryczne sukcesy algorytmów w praktyce często wymagały intensywnego i dostosowanego szkolenia, a ponadto docelowe algorytmy wykazywały ograniczoną zdolność adaptacyjną, w przeciwieństwie do znacznych możliwości uogólniania współczesnych dużych modeli generatywnych. Zespół finansowanego ze środków działania „Maria Skłodowska-Curie” projektu GenRL wykorzysta różne metody w celu poprawy zdolności uogólniania i wydajności. Zespół wykorzysta kluczowe osiągnięcia w dziedzinie uczenia opartego na reprezentacji, uczenia asymetrycznego oraz uczenia opartego na modelach, co pozwoli zwiększyć niezawodność uczenia ze wzmocnieniem w rzeczywistych zastosowaniach.

Cel

Reinforcement learning (RL) is an appealing framework for solving decision-making problems, notably because it makes few assumptions about the problem at hand. In its purest form, the promise of an RL algorithm is to learn an optimal behavior from interaction with an unknown environment. There has been a plethora of empirical successes in real-world applications ranging from games to robotics. However, most of these achievements have required a dedicated training, and the learned behaviors have demonstrated limited generalization abilities. Compared to the generalization capabilities recently obtained in generative modeling with large pretrained models, notably in language generation, it appears clearly that RL has much room for improvement when it comes to generalization. We define generalization as the ability to maintain performance by adapting to environment changes (perception, dynamics, or rewards) based on the observable context only. Interestingly, in-context generalization is known to be equivalent to the problem of optimally controlling a partially observable environment. Coincidentally, the RL field has been bursting with discoveries over the last few years, with notable progresses in several domains that are closely related to generalization and partial observability: representation learning, model-based RL, asymmetric RL, and exploration. These advances inspire enthusiasm about the future of RL, and in particular about the idea of developing RL algorithms able to learn behaviors that generalize well. It motivates this research project that will improve generalization by (i) developing new world model architectures for model-based RL with effective imagination, (ii) developing asymmetric representation learning objectives for better convergence and sample-efficiency, (iii) designing suitable exploration strategies relying on the aforementioned representations, and (iv) benchmarking generalization on a real-world application, tertiary voltage control.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Więcej informacji: Europejski Słownik Naukowy.

Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować

Słowa kluczowe

Słowa kluczowe dotyczące projektu wybrane przez koordynatora projektu. Nie należy mylić ich z pojęciami z taksonomii EuroSciVoc dotyczącymi dziedzin nauki.

Program(-y)

Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.

Temat(-y)

Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.

System finansowania

Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.

HORIZON-TMA-MSCA-PF-GF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - Global Fellowships

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) HORIZON-MSCA-2025-PF

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Koordynator

UNIVERSITE DE LIEGE
Wkład UE netto

Kwota netto dofinansowania ze środków Unii Europejskiej. Suma środków otrzymanych przez uczestnika, pomniejszona o kwotę unijnego dofinansowania przekazanego powiązanym podmiotom zewnętrznym. Uwzględnia podział unijnego dofinansowania pomiędzy bezpośrednich beneficjentów projektu i pozostałych uczestników, w tym podmioty zewnętrzne.

€ 238 388,40
Koszt całkowity

Ogół kosztów poniesionych przez organizację w związku z uczestnictwem w projekcie. Obejmuje koszty bezpośrednie i pośrednie. Kwota stanowi część całkowitego budżetu projektu.

Brak danych

Partnerzy (1)

Moja broszura 0 0