基于偏差-噪声-对齐诊断的自适应学习框架

本文通过引入诊断驱动的自适应学习框架，解决了动态环境中不稳定和脆弱的学习问题。核心贡献在于将误差信号分解为偏差、噪声和对齐分量。这种分解使得在各种学习场景（包括监督学习、强化学习和元学习）中能够进行更明智的适应。本文的优势在于其通用性以及提高学习系统稳定性和可靠性的潜力。

• •提出了一种新颖的诊断驱动的自适应学习框架。
• •将误差信号分解为偏差、噪声和对齐分量。
• •将该框架应用于监督优化、演员-评论家强化学习和学习优化器。
• •证明了在动态环境中提高了稳定性和可靠性。
• •为自适应学习提供了可解释且轻量级的基础。