Rejoignez-nous le 19 novembre pour la troisième édition du concours de vulgarisation scientifique de Mila, où les étudiant·e·s présenteront leurs recherches complexes en trois minutes devant un jury.
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Data efficiency is a key challenge for deep reinforcement learning. We address this problem by using unlabeled data to pretrain an encoder w… (voir plus)hich is then finetuned on a small amount of task-specific data. To encourage learning representations which capture diverse aspects of the underlying MDP, we employ a combination of latent dynamics modelling and unsupervised goal-conditioned RL. When limited to 100k steps of interaction on Atari games (equivalent to two hours of human experience), our approach significantly surpasses prior work combining offline representation pretraining with task-specific finetuning, and compares favourably with other pretraining methods that require orders of magnitude more data. Our approach shows particular promise when combined with larger models as well as more diverse, task-aligned observational data -- approaching human-level performance and data-efficiency on Atari in our best setting.
Commonsense knowledge bases such as ConceptNet represent knowledge in the form of relational triples. Inspired by recent work by Li et al., … (voir plus)we analyse if knowledge base completion models can be used to mine commonsense knowledge from raw text. We propose novelty of predicted triples with respect to the training set as an important factor in interpreting results. We critically analyse the difficulty of mining novel commonsense knowledge, and show that a simple baseline method that outperforms the previous state of the art on predicting more novel triples.
2018-06-01
Proceedings of the Workshop on Generalization in the Age of Deep Learning (publié)
