DeepMind又对Atari游戏下手了，这回秒的是自己，把两年前的大杀四方的Atari 57模型提速了200倍！


构建在各种任务中表现良好的「通用智能体」，一开始就是强化学习的重要目标。这个问题一直是大量工作的研究对象，其性能评估经常通过观察Atari 57基准中包含的各种环境的分数来衡量。

 
 Agent57是DeepMind在2020年搞的一个Atari游戏智能体，史上首次在所有57个游戏中超过了人类基准表现，但这是以数据效率为代价的，需要近800亿帧的经验训练才能实现。


 
 两年过去，DeepMind觉得这个智能体有「亿点点」慢了，不如以它为基础，提提速，降一降训练量，效果还不下降？

 于是DeepMind的一篇新论文，带来了一个新的智能体：MEME，所需的训练经验更少，从而实现为原来的Agent57「提速200倍」的小目标。


 
 以Agent57为起点，DeepMind采用了一系列不同的策略，以实现超越人类基准所需经验的200倍减少。我们调查了在减少数据制度时遇到的一系列不稳定因素和瓶颈，并提出了有效的解决方案，以建立一个更加强大和高效的智能体。
 
研究人员表示，这个新方法的四个关键部分是：
 
 (1)一种近似的信任区域方法，它能够从在线网络中稳定地引导。
 
(2) 实行损失和优先权的归一化方案，在学习一组具有广泛规模的价值函数时提高了鲁棒性。
 
(3) 提出一个改进结构，采用NFNets的技术利用更深的网络，不需要规范化层
 
(4) 一种政策提炼方法，用于平滑瞬时贪婪政策的超时。

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