DeepMind新作：无需权重更新、上会和微调，transformer自主改进

是首个通过对很强独创财产损失的上网图表同步进行依序利用计算机以展现表达式加强修习的工具。

工具

在生命周期内，加强修习终端纤所需在制订十分复杂的特技方面显出良好。对终端纤而言，不管它所处的周围环境、内部结构和制订情况如何，都可以被视为是在以前经验的相结合完并成的。可用如下型式暗示：

学术界同时将「依然近现代条件， long history-conditioned」手段看作一种插值，得出：

其中的∆(A)暗示特技维度 A 上的概率属维度。公式 (3) 说明，该插值可以在周围环境中的作准备，以转化并成检视、奖励和特技多肽。为了单纯起见，该研究课题将插值用 P 暗示，将周围环境（即战斗任务）用的修习近现代都是由插值暗示，这样对于任何给定战斗任务转化并成的。可以得到

学术界用小写拉丁字母暗示概率密度函数，例如 O、A、R 及其对应的小写型式 o，α，r。通过将插值视为依然近现代条件手段，他们论据任何转化并成修习近现代的插值都可以通过对特技制订蓄意复制来转并成神经网络。几周，该研究课题提出了一种工具，该工具提供了终端纤在生命周期内修习很强蓄意复制的多肽基本概念，以将依然近现代映射到特技属。

实际制订

在实践中的，该研究课题将插值提纯操作过程 （ algorithm distillation ，AD）实现为一个分步操作过程。首先，通过在许多相同的战斗任务上运行单独的基于发散的 RL 插值来收集修习近现代图表集。几周，锻炼很强多情节表达式的多肽基本概念来先于测近现代中的的特技。具纤插值如下所示：

试验中

试验中要求所用到的周围环境都大力支持许多战斗任务，而这些战斗任务很难从检视中的随意的同步进行推断，并且情节（episodes）必要较短，可以有效地锻炼跨情节轮回 transformers。这项实习的主要旨在是调查相对于先前实习，AD 加强在多其本质上是在表达式中的修习的。试验中将 AD、 ED( Expert Distillation） 、RL^2 等同步进行了比较。

评估 AD、ED、 RL^2 结果如图 3 所示。该研究课题发现 AD 和 RL^2 都可以在表达式中的修习从锻炼属中的调制的战斗任务，而 ED 则很难，尽管 ED 在属内评估时或许比随机猜测做得更好。

围绕右图 4，学术界回答了一系列情况。AD 或许显出出表达式加强修习？相比之下 AD 表达式加强修习在所有周围环境中的都能修习，相比之下，ED 在大多数情况下都不会在表达式中的探索和修习。

AD 能从基于图层的检视中的修习吗？相比之下 AD 通过表达式 RL 最大化了情景回归，而 ED 则很难修习。

AD 或许可以修习一种比转化并成盛图表的插值更有效的 RL 插值？相比之下 AD 的图表高效率明显很低盛插值（A3C 和 DQN）。

或许可以通过演示来加速 AD？为了回答这个情况，该研究课题保留测试集图表中的沿盛插值近现代的相同点调制手段，然后，用到此手段图表先于先填充 AD 和 ED 的表达式，并在 Dark Room 的周围环境中的运行这两种工具，将结果绘制在图 5 中的。虽然 ED 保持了重定向手段的持续性能指标，AD 在表达式中的加以改进每个手段，直到它差不多最改进。重要的是，重定向手段得越改进，AD 加以改进它的速度就得越快，直到降到最改进。

更多细节，请参考原篇文章。

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