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HIRO(日本男舞者、制作人)_百度百科
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籍日本出生地日本广岛县出生日期1969年6月1日毕业院校横滨市立金泽高等学校星 座双子座血 型AB型身 高174 cm经纪公司株式会社LDH JAPAN代表作品热血街区电影版、热血街区电影版2:天空尽头、热血街区电影版3:终极任务、炉场武士、传奇王子主要成就2014年MTV日本音乐录像带大奖终身成就音乐人奖职 业舞者、制作人所属组合EXILE目录1人物经历▪早年经历▪出道初期▪EXILE时期▪专注幕后2个人生活3主要作品▪制作团体▪综艺节目▪影像作品▪图书作品▪为他人创作▪动画作品▪制作电影▪制作电视剧▪杂志写真4社会活动5获奖记录6人物评价人物经历播报编辑早年经历年轻时期的HIRO1969年6月1日,HIRO出生于广岛县竹原市。幼儿园时期,开始在神奈川县横滨市矶子区生活 [1],初中毕业于横浜市立浜中学,高中就读于横滨市立金泽高等学校 [1]。高中时代,HIRO在横滨市的上大冈与当时唱片出租店的店长松浦胜人(现任艾回唱片公司社长)相识 [1]。高中毕业后,他一边在六本木的舞厅工作,一边磨练自己的舞蹈水平 [1]。1989年,20岁的他参加了电视节目《DADA》的舞蹈比赛,并获得了亚军,后被观看了比赛的星探邀请加入了舞蹈组合“LMD” [1]。出道初期1990年,HIRO退出LMD组合加入“ZOO”组合,并凭借单曲《Careless Dance》出道 [1]。1991年,HIRO与同伴组成了由鲍比·布朗所命名的舞蹈团体“Japanese Soul Brothers” [10]。1995年,HIRO所在的ZOO组合解散;之后,他作为伴舞参加了DREAMS COME TRUE的巡演 [11]。1996年,他组建了包含女性主唱与HIRO在内的两名舞者组成团体“LUV DELUXE”,该组合于第二年解散。EXILE时期J Soul Brothers1999年,HIRO与MATSU(松本利夫)、USA、MAKIDAI及主唱SASA五人组成了“J Soul Brothers”(初代),并担任队长 [2];10月20日,组合推出单曲《J Soul Brothers》,从而正式出道 [3]。2001年8月24日,组合J Soul Brothers改名为“EXILE”,结束了以J Soul Brothers名义的活动。2002年10月17日,HIRO与EXILE初期成员共6人每个人各出资50万,成立了“EXILE ENTERTAINMENT有限公司”(エグザイルエンタテイメント有限会社),HIRO担代表取缔役社长一职 [4]。2003年4月8日,随组合展开首次日本全国巡回演唱会“EXILE LIVE TOUR 2003 Styles Of Beyond”;9月18日,HIRO将公司与朋友森雅贵经营的模特事务所合并,设立了“株式会社LDH”,HIRO就任代表取缔役社长,此后除演艺事业之外的其他事业也展开了 [4];12月31日,随组合在NHK“红白歌会”中首次登场。2004年5月14日,随组合展开首次日本ARENA巡回演唱会“EXILE LIVE TOUR 2004 ‘EXILE ENTERTAINMENT’”;6月30日,随组合发行第十五张单曲碟《Real world》,他们也凭借该曲首次登上日本公信榜音乐单曲榜第一位 [12]。2005年9月24日,组合的巡回演唱会“EXILE LIVE TOUR 2005 〜PERFECT LIVE ‘ASIA’〜”拉开帷幕。2006年9月22日,其所在组合的主唱甄选赛“EXILE VOCAL BATTLE AUDITION 2006”的总决赛在日本武道馆举办,并与加入组合优胜者TAKAHIRO共同进行了演出 [13]。2007年5月11日,随组合展开巡回演唱会“EXILE LIVE TOUR 2007 EXILE EVOLUTION”。EXILE HIRO(6张)2008年10月2日,其所在组合的巡回演唱会“EXILE SHOWCASE LIVE 2008”开演;11月29日,随组合展开首次日本巨蛋巡回演唱会“EXILE LIVE TOUR ‘EXILE PERFECT LIVE 2008’”,动员人数达40万人 [14];12月30日,随EXILE组合凭借单曲《Ti Amo》获得了第50届日本唱片大奖 [15]。2009年5月9日,随组合展开全国巡回演唱会“EXILE LIVE TOUR 2009 ‘THE MONSTER’”;12月30日,组合以第三十张单曲《Someday》获得第51回日本唱片大奖 [16]。2010年,其所在组合举办了巡回演唱会“EXILE LIVE TOUR 2010 FANTASY”;12月30日,凭借组合单曲《I Wish For You》连续第三年获得日本唱片大奖 [17]。2011年11月26日,其所在组合的第二次日本巨蛋巡回演唱会“EXILE LIVE TOUR 2011 TOWER OF WISH 〜愿いの塔〜”拉开帷幕。2012年4月14日,随EXILE TRIBE展开日本巨蛋巡回演唱会“EXILE TRIBE LIVE TOUR 2012 〜TOWER OF WISH〜”。2013年4月3日,HIRO发表了年内退出表演者身份的消息,但仍保持有队长的身份及队籍;4月16日,随组合展开第三次日本巨蛋巡回演唱会“EXILE LIVE TOUR 2013 ‘EXILE PRIDE’”;12月30日,以第四十张单曲《放浪荣耀 ~因为如此深爱这世界~》获得日本唱片大奖四连冠,并成为了首个连续四次获得该大奖的得奖者 [18];12月31日,第64回NHK红白歌会中的演出成为HIRO在EXILE作为表演者身份的最后演出。专注幕后EXILE HIRO(4张)2014年,组建DJ团体PKCZ®并担任制作人;此后,他更加扩大了作为制作人的工作范围,包括EXILE TRIBE的活动、演出等;6月16日,HIRO获得了“2014年MTV日本音乐录像带大奖”音乐颁奖礼的终身成就音乐人奖 [5]。2015年3月30日,成为2020年的东京奥林匹克运动会进行指导组织委员会的“文化·教育委员会”成员 [19];8月11日,公开其担任企划和总制作人综合娱乐项目《HiGH&LOW》(热血街区),该项目涵盖了电视剧、电影、漫画、游戏、音乐、演唱会、社交平台等方面 [6];10月21日,他担任企划和总制作人的热血动作剧《热血街区》播出 [7],该剧由EXILE TRIBE全员出演,并获得了第4届JAPAN ACTION AWARDS的最佳动作作品奖、最佳动作场景奖 [20]。2016年4月23日,他担任企划和总制作人的热血动作剧《热血街区2》开播 [21];7月16日,其担任企划和总制作人的动作片《热血街区电影版》上映,该片票房收入达21.1亿日元 [22];7月22日,他作为企划和总制作人参与的巨蛋巡回演唱会“HiGH&LOW THE LIVE”开幕 [23];10月8日,他担任企划和总制作人的电影《热血街区电影版2:红雨篇》上映。2017年1月1日,宣布将LDH公司改革为以进军全世界作为目标的体制,同时公司名称更改为“株式会社LDH JAPAN” [24],HIRO就任LDH WORLD的CCO,退任LDH的代表取缔役社长担任会长一职 [8];5月20日,他制作的由青柳翔主演的古装动作片《炉场武士》在日本上映 [25],该片获得了第40届蒙特利尔世界电影节最佳艺术贡献奖、Directors' Fortnight Kolkata电影节金女神奖等多项世界奖项 [26-27];8月19日,他担任企划和总制作人的热血动作片《热血街区电影版2:天空尽头》上映 [24],该片获得了第6届JAPAN ACTION AWARDS最佳动作场景奖 [28];11月11日,他只、作为企划和总制作人参与制作的热血动作片《热血街区电影版3:终极任务》上映 [24]。2018年,公开HIRO作为行政制片人并率领LDH与“短片电影节&亚洲”(SSFF&ASIA)合作制作的短篇电影企划《CINEMA FIGHTERS project》,该企划是将LDH旗下音乐歌曲影像化的项目;1月26日,HIRO担任行政制片人参与制作的电影《影之斗士》上映 [29];5月1日,公开HIRO与DOBERMAN INFINITY共同制作的男子唱跳组合BALLISTIK BOYZ from EXILE TRIBE [30];5月12日,公开其担任行政制片人综合娱乐项目《PRINCE OF LEGEND》(传奇王子),该项目涵盖了电视剧、电影、游戏、演唱会、活动等方面 [31];6月22日,HIRO作为行政制片人与演员别所哲也、作词家小竹正人合作的电影《歌曲物语 CINEMA FIGHTERS project》上映,该片是短篇电影企划《CINEMA FIGHTERS project》的第二部电影;9月28日,其担任企划和总制作人的喜剧片《DTC-温泉纯情篇-from 热血街区》上映 [32];10月3日,他担任行政制片人的校园喜剧《传奇王子》播出 [33]。EXILE HIRO(2张)2019年3月21日,他作为行政制片人参与制作的校园喜剧片《传奇王子》上映 [34];5月10日,其担任行政制作人参与制作的电影《曾想与我相遇》上映,该片由TAKAHIRO主演 [35];7月17日,他参与制作的电视剧《热血街区极恶王:O篇章》播出;10月4日,其担任企划和总制作人的《热血街区电影版:极恶王》上映 [36];11月8日,作为行政制片人参与制作的电影《那个瞬间,我很想哭-CINEMA FIGHTERS project-》上映,该片是短篇电影企划《CINEMA FIGHTERS project》的第三部电影 [37];同日,HIRO被任命为2020年东京奥运会圣火传递仪式的文化部导演 [9];11月27日,他担任行政制片人的电视剧《传奇王子2:贵族诞生》播出,该剧由白滨亚岚主演 [38]。2020年3月13日,他作为行政制片人参与制作的电影《传奇王子2:贵族降临》上映 [38]。EXILE个人生活播报编辑恋情2002年,HIRO与日本模特佐田真由美正式交往。2008年,经双方所属事务所确认,两人长达6年的恋情宣告破裂,分手原因是因为HIRO工作繁忙而导致两人之间距离变远 [39]。婚姻2012年9月14日,HIRO与日本女演员上户彩正式注册结婚,入籍当天正好也是上户彩的生日,两人邂逅的契机是上户彩作为Z-1成员出道时,HIRO的朋友对她进行了舞蹈的指导 [40]。2015年4月12日,通过事务所正式发表了怀孕的消息 [41];8月19日,通过双方所属事务所宣布已在东京都内的医院顺利产下长女,母女健康 [42]。2019年6月11日,宣布上户彩怀孕 [43];7月27日,HIRO与上户彩的二胎男宝宝顺利出生,母子平安 [44]。主要作品播报编辑备注:与所属组合相关作品请参考EXILE、J Soul Brothers。制作团体个人/组合名称活动时间EXILE2001年9月27日-J Soul Brothers(二代目)2007年-2009年剧团EXILE2007年三代目 J SOUL BROTHERS from EXILE TRIBE2010年11月10日-E-girls2011年12月28日-EXILE THE SECOND2012年7月1日-GENERATIONS from EXILE TRIBE2012年11月21日SAMURIZE from EXILE TRIBE-PKCZ2014-THE RAMPAGE from EXILE TRIBE2017年1月25日-FANTASTICS from EXILE TRIBE2018年12月5日-BALLISTIK BOYZ from EXILE TRIBE2019年5月22日-综艺节目播出时间节目名称简介2010-01-19周刊EXILE担任总制作人影像作品时间名称2005年ZOO→JSB→EXILE图书作品时间名称担当2005年书籍《Bボーイサラリーマン》(幻冬舍)-2008年6月27日月刊杂志《月刊EXILE》总编辑2009年 - 2011年漫画《エグザムライ戦国》企划・原案2011年 - 2013年漫画《エグザムライ戦国G》企划・原案2014年书籍《ビビリ》(幻冬舍)-2018年书籍《Hiro in Exile: The Creation of a J-Pop Empire》 (英语、Rizzoli)-为他人创作歌曲名称演唱者所属专辑J Soul BrothersEXILEour styleMAX TRIBEEXILEour styleSILVER COCKPITEXILEour styleESCAPEEXILEPERFECT BESTS・O・BEXILEStyles Of BeyondEXILE COMEEXILEEXILE ENTERTAINMENTROAD-RUNNEREXILEEXILE ENTERTAINMENT动画作品名称担当エグザムライ企画、原案制作电影上映时间片名担当2016年5月7日《ROAD TO HiGH&LOW》企划、总制作人2016年7月16日《热血街区电影版》企划、总制作人2016年8月25日《炉场武士》行政制片人2016年10月8日《热血街区电影版2:红雨篇》企划、总制作人2017年8月19日《热血街区电影版2:天空尽头》企划、总制作人2017年11月11日《热血街区电影版3:终极任务》企划、总制作人2018年1月26日《影之斗士》行政制片人2018年6月22日《歌曲物语 CINEMA FIGHTERS project》行政制片人2018年9月28日《DTC-温泉纯情篇-from 热血街区》企划、总制作人2019年3月21日《传奇王子》行政制片人2019年5月10日《曾想与我相遇》行政制片人2019年10月4日《热血街区电影版:极恶王》企划、总制作人2019年11月8日《那个瞬间,我很想哭-CINEMA FIGHTERS project-》行政制片人2020年3月13日《传奇王子2:贵族降临》行政制片人制作电视剧播出时间剧名身份2015年10月21日《热血街区》企划、总制作人2016年4月23日《热血街区2》企划、总制作人2018年10月3日《传奇王子》行政制片人2019年7月17日《热血街区极恶王:O篇章》企划、总制作人2019年11月27日《传奇王子2:贵族诞生》行政制片人杂志写真GOETHE2016年2月号封面GOETHE2014年第100号封面GOETHE2013年6月刊封面BODiVO2012年8月号 封面1/1社会活动播报编辑2013年11月3日,HIRO与EXILE组合的成员们共同被中国香港旅游发展局任命为“2014年香港观光亲善大使 [45]。2023年9月25日,HIRO在官网发表声明,宣布经过疫情,考虑到自己、LDH的状态、以及LDH的未来,决定回归代表董事社长一职,自己带头推进公司前进。 [51]获奖记录播报编辑人物奖项获奖时间奖项名称获奖结果2014MTV日本音乐录像带大奖终身成就音乐人奖 [5]获奖人物评价播报编辑一直以来身为队长的HIRO都是放浪兄弟组合的灵魂人物。HIRO拥有一身完美强壮的肌肉 [46],充满男子气概,很有责任感,为人谦谦有礼,是一个谦虚又富有男人味的人 [47],也是圈内有名的MOTE男(受女生欢迎的男生) [48]。HIRO有相当的事业基础,无论是幕前幕后都有相当的实力 [49]。他作为经营者非常聪明,作为社长在经营制度上有想法,因为HIRO有现场演出的经历,所以在制作经营方面的发言对成员和其他艺人来说很有说服力,他的个人魅力在组织运营上也是起到了很大的作用 [50]。(腾讯娱乐、环球网、央视网、搜狐娱乐、KENSHIN、PREMIUMCYZO综合评)新手上路成长任务编辑入门编辑规则本人编辑我有疑问内容质疑在线客服官方贴吧意见反馈投诉建议举报不良信息未通过词条申诉投诉侵权信息封禁查询与解封©2024 Baidu 使用百度前必读 | 百科协议 | 隐私政策 | 百度百科合作平台 | 京ICP证030173号 京公网安备110000020000【分层强化学习】HIRO:一种off-policy的分层强化学习算法 - 知乎
【分层强化学习】HIRO:一种off-policy的分层强化学习算法 - 知乎首发于强化学习阅读笔记切换模式写文章登录/注册【分层强化学习】HIRO:一种off-policy的分层强化学习算法XuanAxuan爱生活爱学习~今天介绍论文《Data-Efficient Hierarchical Reinforcement Learning》本论文提出了一种适用于off-policy算法的分层模型,该模型与FeUdal十分类似,但相较而言模型更加简单,理论推导也不难,感兴趣的话可以看一看。推荐指数 ★★★★。本文适合人群:熟练掌握强化学习且对分层强化学习有基本了解。本论文的提出背景是前期分层强化学习算法中存在的两个问题:许多算法需要针对每个任务进行一些人为的设计,例如H-DQN算法中,需要对事先设定goals;许多算法都需要用on-policy的RL算法进行训练,这是因为每个high-level策略对应的low-level策略通常处于不断变化的过程之中,因此过去某一时刻的high-level策略所能产生的low-level动作与未来不一定相同,这导致了high-level策略的非平稳问题,使得过去的样本无法有效地应用在训练之中。针对上述两个问题,本文所提出的HIRO算法具有通用性(无需人为设定特征)以及样本高效(采用off-policy算法)两个特点。回顾一下我们之前所介绍的,分层强化学习中主要有两种分层方法,一种是基于option的(例如option-critic算法),另一种是基于subgoal的(例如H-DQN算法,FeUdal)。这里的Option指的是一种时间上扩展的行为,可以说是更高层次的action,例如为了找到一个目标,智能体先选择去哪一个房间(option),再选择具体的移动方向(action),而subgoal指的则是一种目标,比如为了打开门,智能体先得拿到钥匙(subgoal),为了这个目标,智能体需要执行一系列action。在我的理解里,option是一种策略层面上的定义(sub-policy),即具体该如何做,而subgoal则是目标层面上的定义,即需要达到什么目的。与H-DQN以及FeUdal一样,HIRO是一种基于subgoal的算法,算法通过将状态作为goals,避免了人为设定中间目标的问题;而通过引入off-policy的修正训练,则避免了high-level策略的非平稳问题。另外,HIRO与FeUdal算法十分类似,区别主要在于goals语义的设计,以及RL算法的选择。关于其他分层强化学习算法的介绍,请看:算法介绍HIRO将标准的RL框架扩展成了一个分层级的两层结构,其中low-level的策略记为 \mu^{lo},high-level的策略记为 \mu^{hi}。High-level的策略在一个较为粗糙的抽象层级上工作,为low-level的策略设定目标(goals),这里的目标直接对应着low-level策略应当达到的状态。在每一个时间步,环境提供一个观测状态 s_t,high-level的策略观测该状态,产生一个high-level的动作即目标 g_t\in\mathbb{R}^{d_s},当 t\equiv0(\text{mod}\ c) 时,g_t 通过在策略 \mu^{hi} 中采样产生,否则的话就根据一个固定的goal转移函数 g_t=h(s_{t-1},g_{t-1},s_t) 产生。由于high-level策略每 c 个时间步才通过 \mu^{hi} 产生一次决策,这样就提供了时间抽象(temporal abstraction)。紧接着low-level策略 \mu^{lo} 根据状态 s_t 和目标 g_t 产生一个low-level的动作 a_t\sim\mu^{lo}(s_t,g_t),并在环境中执行动作。由此环境转移到新的状态 s_{t+1},并产生一个奖励 R_t。另外,High-level的控制器会通过一个固定的参数化奖励函数提供给low-level控制器一个内部奖励(intrinsic reward)r_t=r(s_t,g_t,a_t,s_{t+1})。一个时间步结束之后,low-level的策略会将经验 (s_t,g_t,a_t,r_t,s_{t+1},h(s_t,g_t,s_{t+1})) 储存起来用于 off-policy训练,而high-level策略会收集奖励 R_t 并且每 c 个时间步收集一次 high-level 经验 (s_{t:t+c-1},g_{t:t+c-1},a_{t:t+c-1},R_{t:t+c-1},s_{t+c}) 用于off-policy训练。内部奖励刚刚提到HIRO的high-level策略用于产生目标 g_t 来表示状态观测中理想的相对变化。也就是说,每个时间步 t,high-level策略输出一个目标 g_t,此时low-level需要通过采取动作使得 c 个时间步后的动作尽可能地接近 s_t+g_t。为了在状态不断变化的情况下保持目标所表示的绝对位置不变,目标的转移模型 h 定义为h\left(s_{t}, g_{t}, s_{t+1}\right)=s_{t}+g_{t}-s_{t+1} \\内部奖励则定义为当前观测与目标观测之间的距离r\left(s_{t}, g_{t}, a_{t}, s_{t+1}\right)=-\left\|s_{t}+g_{t}-s_{t+1}\right\|_{2} \\这一奖励激励这low-level策略产生接近理想状态 s_t+g_t 的状态。Low-level策略的训练可以直接通过标准方法完成,只需要在价值和策略模型中增加 g_t 作为额外的输入即可。例如,在DDPG中,low-level的Q价值函数可通过在经验回放池中采样,然后最小化\left(Q_{\theta}^{l o}\left(s_{t}, g_{t}, a_{t}\right)-r\left(s_{t}, g_{t}, a_{t}, s_{t+1}\right)-\gamma Q_{\theta}^{l o}\left(s_{t+1}, g_{t+1}, \mu_{\phi}^{l o}\left(s_{t+1}, g_{t+1}\right)\right)\right)^{2} \\完成,策略 \mu^{lo}_\phi 的目标则是最大化 Q_{\theta}^{l o}\left(s_{t}, g_{t}, \mu_{\phi}^{l o}\left(s_{t}, g_{t}\right)\right).HIRO给目标goal定义了明确的语义:状态空间中较好的观测,而high-level的策略表示的则是状态空间中的变化。在这样的情况下,模型就无需特意去训练goal的特征表达了,并且能够让low-level即便在没有环境奖励的情况下也能立即收到奖励信号。High-level策略的off-policy修正之前我们提到low-level策略的变化导致经验回放池中的样本不再能够准确反映 g_t 与状态转移之间的关系,即在相同goal下,当前low-level策略所产生的动作与过去样本对应的low-level动作是不同的,因而所产生的状态也会是不同的。为此,HIRO提出通过重新产生一个新的high-level动作 \tilde{g}_t 来修正 \left(s_{t}, g_{t}, \sum {R}_{t: t+c-1}, s_{t+c}\right)。这里 \tilde{g}_t 通过最大化该样本的条件轨迹出现概率 \mu^{l o}\left(a_{t: t+c-1} \mid s_{t: t+c-1}, \tilde{g}_{t: t+c-1}\right) 产生,其中 \tilde{g}_{{t}+1: t+c-1} 通过固定的目标转移函数生成,概率的计算公式可以计算为\log \mu^{l o}\left(a_{t: t+c-1} \mid s_{t: t+c-1}, \tilde{g}_{t: t+c-1}\right) \propto-\frac{1}{2} \sum_{i=t}^{t+c-1}\left\|a_{i}-\mu^{l o}\left(s_{i}, \tilde{g}_{i}\right)\right\|_{2}^{2}+\text { const. } \\为了近似得到一个最大值,可以选定一定数量的 \tilde{g}_t 来计算上述概率然后选择其中概率最大的 \tilde{g}_t 重新标记样本。本文以 s_{t+c}-s_t 为中心随机采样8个候选目标,再加上原始目标 g_t 以及 s_{t+c}-s_t 总共构成10个候选值,然后从中选出使得上述概率最大的作为新的经验。总结与个人思考本文的HIRO实际上与FeUdal十分相似,均基于subgoals,且high-level policy产生的goals均包含与状态转移有关的语义特征。所不同的只是FeUdal侧重于网络模型和相应训练方法的设计,而本文则是简明介绍了分层架构,同时提出了在该架构中使用off-policy算法所存在的问题与相应的解决方案。参考文献[1] O. Nachum, S. Gu, H. Lee, and S. Levine, ‘Data-Efficient Hierarchical Reinforcement Learning’, arXiv:1805.08296 [cs, stat], Oct. 2018, Accessed: Mar. 23, 2022. [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1805.08296编辑于 2022-04-19 17:29强化学习 (Reinforcement Learning)深度强化学习分层强化学习赞同 13添加评论分享喜欢收藏申请转载文章被以下专栏收录强化学习阅读笔记这里将记录我阅读强化学习论文的一些
分层强化学习(HIRO) - 知乎
分层强化学习(HIRO) - 知乎首发于强化学习-前沿算法与应用切换模式写文章登录/注册分层强化学习(HIRO)赵英男哈工大cs在读博士 研究方向强化学习 喜欢健身 篮球介绍一个分层强化学习中比较先进的方法,即HIRO:HIerarchical Reinforcement learning with Off-policy correction。发表在NIPS 2018,链接如下:这篇文章主体也为两层的分层结构,上层策略负责提出目标,底层策略来完成这个目标。具体结构如下图:每个时间步顶层策略 \mu^{hi} 会根据当前状态提出一个目标,底层策略 \mu^{lo} 根据当前的状态和目标来输出动作,并且会获得一个内部激励,这个奖励和与目标状态的接近程度成正比,越接近目标,奖励越大。下一个时间步,目标转移函数h会得到下一个时间步的目标(可以是个恒等函数,也就是目标不发生变化,转移函数h在文章中并没有作过多说明)。顶层策略每隔c个时间步重新提出一个目标。这是文章的第一部分。第二部分是文章中比较特殊的地方,就是off-policy correction。以下是重点。对于HRL方法,off-policy可以实现更高的样本利用效率,但是多数HRL方法都使用on-policy方式,这是因为底层策略都是在不断变化的,我们假设第0个时间步顶层策略可能产生样本:假设现在是第1000个时间步,这时采样这个样本来训练顶层策略是无效的,因为从状态 s_t->s_{t+c} 是由底层策略控制的,而底层策略在第0个时间步和1000个时间步已经发生了变化,因此这时如果顶层策略仍然提出 g_t 这个目标,底层策略会执行另外一套策略,在c个时间步之后转移到新的状态,因此这种状态转移在现在这个时刻是不会发生的,使得这个样本对于训练来说是无效的。为了解决这个问题,作者将原来的旧的样本中的目标替换,用一个不同的高层动作 \tilde{g_t} 重新标记使得:概率最大,其中中间的目标 \tilde{g}_{t+1:t+c-1} 使用固定的目标转移函数 h 计算得到。也就是计算出某个目标,使得让底层策略产生和旧的策略相同的动作,相同的状态转移。文章采用极大似然估计的方法,考虑到许多RL算法采用随机动作空间探索的办法来选择动作,也就是说行为策略是随机的,那么计算 log\mu^{lo}(a_{t:t+c-1}|s_{t:t+c-1},\tilde{g}_{t:t+c-1}) 的方式如下:为了近似地最大化这个值,作者对一部分的 \tilde{g_t} 计算了这个概率值,然后选择能够最大化这个值的目标来重新标记样本。在实际实现的过程中,随机采样了8个候选目标。HIRO通过分层设计和off-policy的矫正,使得这个方法可以在一些比较复杂的环境中比如Ant-Gather,Ant-Maze等环境中效果优于FeUdal Network,SNN4HRL(Stochastic Neural Networks For Hierarchical RL - 赵英男的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/75637716),VIME这些方法,实验也同时验证了off-policy correction在HRL中的重要作用。发布于 2019-10-14 19:48机器学习深度学习(Deep Learning)强化学习 (Reinforcement Learning)赞同 395 条评论分享喜欢收藏申请转载文章被以下专栏收录强化学习-前沿算法与应用上海人工智能实验室—强化学习(招实
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跨国临床CRO HiRO携全球制药行业20余年经验的团队,帮助中国药企扫除出海障碍_腾讯新闻
跨国临床CRO HiRO携全球制药行业20余年经验的团队,帮助中国药企扫除出海障碍
医药CRO仍是具有巨大增长潜力的赛道。中商产业研究院的数据显示,2016年至2020年,我国医药研发和生产外包服务市场规模从325亿元增长至839亿元,预计到2022年,市场规模将增长至1344亿元。
与此同时,中国小型CRO企业数量庞大,从而使得行业竞争白热化现状日益凸显,因此众多CRO企业迫切需要寻求新的增长点。
另一边,国际化是近期热点,近几个月,传奇生物的西达基奥仑赛拿到了美国FDA上市许可;天境生物的双特异性抗体TJ-CD4B于近日获得FDA授予针对治疗胃癌(包括胃食管交界处癌)的孤儿药资格认定。在此之前,百济神州的泽布替尼也成功出海,是第一款出海成功的中国抗癌创新药,为中国创新药出海的成功做出了先行探索。
在国际化出海浪潮之下,多家中国药企就此蓄势待发,并希望有专业的CRO机构指引完成符合海外监管部门认证的临床试验。
“很多时候,出海被简单理解为由CRO代表中国药企去海外招募病人完成临床试验,但海外临床不仅需要高效招募到符合入组条件的病人,还需满足当地不同的法规要求,并遵循当地专家的治疗意见。企业一定要考虑清楚出海的目的,如何设计临床方案,找到合适的KOL,并设置Milestone管理临床试验的质量和速度。”HiRO创始人兼CEO Karen Chu博士表示。
“在海外做临床试验非常昂贵,如果前期临床设计不符合监管要求,在过程中也没有与监管部门进行有效沟通,将付出巨大金钱和时间成本。近期国内有多家药企出海受挫,让我们看到中国创新药企出海仍面临较大挑战。因此企业更需要选择合适的合作伙伴共同出海。”
为此,Karen Chu博士希望为中国药企搭建一座顺利出海的桥梁,并在2020年9月创办上海贺维斯特医药科技有限公司Harvest Integrated Research Organization(简称“HiRO”)。目前公司在北京、澳大利亚、新西兰、菲律宾均设有分支机构。
依托于人才、AI以及大数据技术,HiRO构建了具有高质量临床运营和管理能力的全方位服务平台,为全球客户提供全流程服务及解决方案,其核心团队均在国际顶尖CRO及药企有15-30年工作经验。HiRO在帮助中国创新药企向海外拓展的同时,也在帮助海外药企进入中国市场。目前,HiRO正在服务的全球客户有30余家。
HiRO已经完成两轮融资,投资方包括丰川资本、奥博资本。此外, HiRO在2021年12月完成收购了澳大利亚和新西兰的CRO企业Pharmaceutical Solutions(“PharmaSols”),为国内和国际药企临床提供更多选择。
市场缺乏既符合国内需求,
又与国际接轨的CRO
在国内现行政策下,创新药很难获得较高定价和足够大的市场,而同一个创新药物的定价在海外的定价可能是中国市场定价的数倍,如美国、欧洲、日本等国家的市场空间极具吸引力。
“在融资层面上,也有越来越多的投资者希望看到创新药企进行全球化布局,而不是仅仅着重于中国市场。”Karen Chu博士告诉动脉网。
多因素的驱动下,近年来众多中国药企纷纷在海外开展临床试验,加速全球化布局。根据CDE公开的数据,截至2021年7月,中国登记的国际多中心试验已达1126项,约占全部临床试验数量的8.31%。
伴随药企出海热,众多CRO纷纷开始提供出海服务。据Karen Chu博士介绍,目前能够帮助药企出海的CRO企业主要分为两类:
一类是海外CRO。这类企业有海外团队,在海外有较深的沉淀,中国药企可以将需求外包给海外CRO,但由于文化差异和语言差异,海外CRO并不能真正了解中国客户的需求,大多数国内药企对海外临床及申报也缺乏深刻的认知,不熟悉海外的法规,不了解海外临床试验开展细节,从而导致彼此之间合作并不高效,出海之路也不顺畅。
另一类是中国本土CRO。这类企业非常了解中国客户需求,也很适应与中国客户合作,但它们往往在海外并没有成熟健全的团队,甚至可能没有团队,他们通常模式是与海外CRO外包合作,这种全权外包合作模式使这些CRO很难对海外合作CRO的人员进行精细化管理,也难以保证服务质量和标准的统一。
“之前接触过很多Biotech,其面临的共同困境之一,就是很难找到心仪的CRO合作并帮助其出海。市场需要这种既了解中国客户需求,帮助中国客户出海,还能帮助他们进行全面细致的项目管理,同时又了解各国法规、文化差异的CRO企业。”
总的来说,在帮助药企出海这件事上,目前的CRO企业普遍存在服务不够周全、不够有弹性的问题。“在药企出海需求中,海外CRO和中国本土CRO中间还存在着一个空白地带,充满机遇。”Karen Chu博士表示。行业急需建立既了解国内市场需求,又能够和国际接轨的CRO服务平台。HiRO正是在这样的背景下应运而生。
资深团队+弹性服务,
帮助药企顺利出海
CRO是人才依赖型行业,人是最大的差别,HiRO最大的差异化优势也正是在于人员。
从IND申报,到开展一期、二期、三期临床试验,再到通过审批顺利上市,整个过程非常复杂,有大量细节和问题需要参与团队注意和思考。例如,在法规上,中国的癌症一线用药和其他国家的癌症一线用药可能存在差异,在设计国际多中心临床试验时,必须了解海外用药情况与国内是否有区别。
因此在整个临床试验中,需要团队具备丰富的临床知识,并对各国法规和医疗环境有足够深入的了解和研究。
HiRO核心团队都有15年-30年的工作经验,其中部分人员在大型药企、Biotech以及全球CRO有20余年经验,熟悉药品从pre-IND到上市的全流程和各种问题。100%的公司人员拥有国际多中心临床试验经验,100%拥有肿瘤与免疫学领域的项目经验, 45%的公司人员拥有10年以上行业经验。
其中,HiRO创始人兼CEO Karen Chu博士有20余年国际CRO行业管理和运营经验,曾经每年管理600-800个临床试验,并同时管理超过55个国家5700人的全球临床团队。
需要注意的是,并不是每一个药物都能够最终顺利上市,过程中会遇到各种各样的问题,而在新药研发上可能面临的一些问题,HiRO的团队都经历过,所以HiRO能够根据自身的经验,帮助客户提前规避风险,及时发现问题,解决问题,从而助力药物研发、上市工作顺利进行。
HiRO的另一大优势在于弹性服务。公司可以针对不同药企的个性化需求,设计不同的合作模式,例如,如果药企只有法规咨询的需求,HiRO可以单独提供法规咨询的服务,如果药企需要进行大三期临床试验,公司也可以提供临床试验针对性的服务。
Karen Chu博士还提到:“以往很多药企更倾向于选择大型综合性CRO,对于小型CRO企业缺乏信任。事实上,小型CRO企业的服务更弹性,响应速度更快,能够提供更加精细化的服务。”
此外,HiRO的执行流程和服务标准均参照全球大型CRO相关标准流程设置,HiRO收购海外CRO企业后进行快速整合,统一流程和质量标准,客户对于数据的准确性、完整性也会更放心。
2021年12月,HiRO完成收购了CRO企业PharmaSols,PharmaSols一直专注于澳大利亚和新西兰市场,其核心团队在提供澳洲新西兰1-4期临床试验方面拥有超过20年的经验,可以帮助国内的药企在澳洲新西兰进行一期健康者临床试验,并且,在符合澳大利亚政府有相关优惠政策的情形下,在澳洲开展一期临床试验还可以为药企减免43%左右的临床试验资金。
HiRO已经在中国、澳大利亚、新西兰、菲律宾完成了布局,并与多家客户开展合作,积极参与到国内外新药研发的加速进程中.
“因为客户的需求量非常大,我们经常会被客户问到,能不能快些扩充全球业务点?所以,HiRO是在和时间赛跑。”2022年,公司将继续融资、收购,在亚洲地区扩展业务,计划在3年内完成在韩国、日本以及欧美国家的布局。
未来,中国以及全球创新药行业、CRO行业都会保持持续增长的良好势头。出海也将是创新药企的长期趋势。
“需要明晰的是,在出海趋势下,以传统的方式为药企提供一些简单的临床试验服务已经行不通,新一代的CRO的显著特征之一是,Biotech能够将CRO作为自己内部的团队,与其紧密合作,不论药企需要法规人才还是医学人才,CRO都能够为药企提供。更重要的是CRO需要站在药企角度思考,帮助药企做多中心临床试验规划、法律法规咨询、上市规划等,这是CRO企业的新机遇和新挑战。”Karen Chu博士总结。
跨国创新临床 CRO 企业 HiRO 获数千万美元 A 轮融资,奥博资本领投 - 动点科技
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跨国创新临床 CRO 企业 HiRO 获数千万美元 A 轮融资,奥博资本领投2022/03/18 09:40|In 新闻|By Steven Lee
3月18日,上海贺维斯特医药科技有限公司Harvest Integrated Research Organization(以下简称“HiRO”或“公司”)宣布完成数千万美元A轮融资。本轮投资由奥博资本(OrbiMed)领投,原股东丰川资本持续加注。
本轮融资资金将主要用于加速开拓HiRO的海外市场,促进人才引进,推动数字化临床管理能力提升并推进中国和全球多中心的临床试验。
HiRO成立于2020年,是一家创新型临床研究组织。公司总部位于上海,目前在北京、台北、澳大利亚、新西兰、菲律宾均设有分支机构。HiRO由一支全球领先的管理团队领导,管理团队的核心成员平均有超过20年的行业工作经验。公司旨在通过专注于创新和数据分析,为中国和世界各地的生物技术企业提供创新、高效的临床开发服务,帮助中国本土生物技术企业将其产品推向全球市场,以及帮助国外生物技术企业将其产品引进中国。
2021年12月,HiRO收购澳大利亚和新西兰的CRO企业Pharmaceutical Solutions(“PharmaSols”)。PharmaSols在提供1-4期临床试验方面拥有超过20年的经验。通过此次收购,HiRO可以充分利用澳大利亚与新西兰的患者资源,帮助客户节约全球临床试验时间、降低临床成本,为生物技术企业提供质量更高、性价比更优的临床试验服务。
曾担任全球知名CRO企业Parexel的全球临床运营负责人、并引领HiRO成长的创始人兼首席执行官Karen Chu博士表示: “我们很高兴本轮融资获得世界级专业医疗投资者的支持,投资者的参与将加速我们全球布局,管理团队和咨询及临床团队建设;我们致力于为所有希望在美国和亚太地区进行临床研发的客户服务;对于生物技术公司来说,充分了解复杂的医疗要求和监管路径非常重要,HiRO经验丰富的核心临床研究团队,将为客户的每一步提供定制化服务。”Karen Chu博士进一步表示:“全球生物医药市场规模高速稳定增长,在技术进步、产业结构调整和研发投入不断增加的驱动下,中国生物医药市场规模也呈稳定上升态势。2022年将是生物医药行业充满机会和挑战的一年。新冠疫情让中国医药研发行业受到了政府和投资机构广泛的关注,国家鼓励医药创新的总体方针必将推动CRO行业持续快速进步和发展。HiRO在众多国际高端人才加盟及知名投资机构的加持和赋能下将更快速迭代升级,为国内外生物技术企业提供更加优质,高效的临床研究服务。”
作为本轮的领投方,OrbiMed 全球合伙人王大松表示:“我们非常看好HiRO作为全球化临床CRO平台的发展前景。HiRO作为行业创新新锐力量,创始团队拥有资深的行业管理和全球项目经历,不论是法规政策解读,还是洞察客户需求方面,团队都积累了丰富的专业服务经验。随着队伍的不断壮大,高端人才引进,HiRO在全球生物制药的研发、临床以及产业化布局等方面皆能全方位、一站式地满足客户的需求。我们很期待他们和客户互相成就,共同发展。”
丰川资本CEO相端表示:“我们很高兴能参与到公司发展的关键过程以及此轮融资,也坚信在Karen Chu博士东西方多元化管理风格的带领下,结合数十年的临床经验和国际视野, HiRO将能在未来3-5年内成长为CRO领域的领先企业。”
注:具体融资金额由投资方或企业方提供,动点科技不做任何背书。
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【强化学习算法 19】HIRO - 知乎首发于强化学习前沿切换模式写文章登录/注册【强化学习算法 19】HIRO张海抱清华大学 计算机科学与技术博士HIRO是HIerarchical Reinforcement learning with Off-policy correction的缩写。原文传送门:Nachum, Ofir, et al. "Data-Efficient Hierarchical Reinforcement Learning." arXiv preprint arXiv:1805.08296 (2018). 特色:提出了一种general并且off-policy的HRL算法。general是相比于当下有一些针对特定任务特殊设计的算法来说的。(可以参考本专栏前面讲到的NJUStarCraft和h-DQN)off-policy即呼应了标题里面提到的data-efficient。off-policy是出了名的不稳定,大家用来很多算法才让off-policy算法在一般RL问题上稳定;这里有两层策略,会带来新的不稳定,这里采用了一些修正让它稳定。背景:HRL一般的设定参考本专栏前面的文章【强化学习算法 18】FuN。过程:1. 算法大体框架分层为两层,分别是higher-level policy和lower-level policy。上层策略每隔c步调用一次,产生一个目标,下层策略在这c不里面尽量去完成这个目标,上层策略和下层策略分别用现有的off-policy RL算法去训练,这里使用的是TD3。2. 定义上层策略产生的目标上层策略产生的目标 g_t 定义为原状态空间里面的变化,即希望下层空间在c步里面由 s_t 变成 s_t + g_t 。下层策略的状态除了原MDP的状态之外,还输入上层策略给定的目标 g_t 。由于下层策略的时间粒度更细,因此每一步都需要对上层空间给定的目标做一个转化,即 g_{t+1}=h(s_t, g_t, s_{t+1}) = s_t + g_t - s_{t+1} 。3. 定义下层策略的奖励需要根据上层空间给定的这个含义明确的目标定义下层策略的奖励,定义方法很直观,就是状态空间里面的L2距离。4. off-policy修正这里off-policy的实现方法是使用experience replay,通常而言,其存放的元素是 (s_t, a_t, r_t, s_{t+1}) 。标准的off-policy方法解决的问题是过去的策略在 s_t 时产生 a_t 的概率和当前策略不匹配的问题。但是在训练上层策略的时候,还会面临另外的不匹配,那就是过去采取行动 a_t (对于上层策略来讲就是 g_t )之后获得的奖励 r_t (对于上次策略来讲就是 \sum R_{t:t+c-1} )和当前策略的不匹配。为什么会这样呢?因为下层的策略也在不断的学习之中,因此相同的 g_t 对应实际的动作序列也在发生变化。如何对此进行修正呢?文章里面使用了一个个人觉得比较傻的办法,即固定奖励 \sum R_{t:t+c-1} 不变,但是去找在当前条件下给一个怎样的 \tilde{g}_t 可以最大可能产生以前下层策略动作序列和奖励。即 \tilde{g}_t = arg \max \mu^{lo}(a_{t:t+c-1}|s_{t:t+c-1}, \tilde{g}_{t:t+c-1}) 。然后做近似做完近似也求不出来这个 arg\max 呀。然后就随机采样(其中包含两个特殊样本原来的 g_t 和 s_{t_c}-s_t )找一个最大的。(看到这里感觉有点粗暴了啊,不过人家还对比了很多其他方法,这个实验效果最好)结果:最后结果没太大值得说的,就不贴图了。不过值得一说的是,文章一直跟FuN比较说自己做实验在原空间更好。但我就想说,本文的实验环境和FuN的都不一样呀。最大的区别是FuN用的是Video Input,这里用的是低维的输入(参见其提供的代码)。发布于 2018-10-17 09:42算法机器学习强化学习 (Reinforcement Learning)赞同 301 条评论分享喜欢收藏申请转载文章被以下专栏收录强化学习前沿我们的目标是通用人工
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跨国创新临床CRO企业「HiRO」获数千万美元A轮融资,奥博资本领投
HiRO成立于2020年,是一家创新型临床研究公司公司,总部位于上海。
2022-03-18 08:25
· 投资界讯
投资界(ID:pedaily2012)3月18日消息,上海贺维斯特医药科技有限公司Harvest Integrated Research Organization(以下简称“HiRO”) 宣布完成数千万美元A轮融资。本轮投资由奥博资本(OrbiMed)领投,原股东丰川资本持续加注。本轮融资资金将主要用于加速开拓HiRO的海外市场,促进人才引进,推动数字化临床管理能力提升并推进中国和全球多中心的临床试验。HiRO成立于2020年,是一家创新型临床研究公司。公司总部位于上海,目前在北京、台北、澳洲、新西兰、菲律宾均设有分支机构。HiRO由一支全球领先的管理团队领导,管理团队的核心成员平均有超过20年的行业工作经验。公司旨在通过专注于创新和数据分析,为中国和世界各地的生物技术企业提供创新、高效的临床开发服务,帮助中国本土生物技术企业将其产品推向全球市场,以及帮助国外生物技术企业将其产品引进中国。曾担任全球知名CRO企业Parexel的全球临床运营负责人、并引领HiRO成长的创始人兼首席执行官Karen Chu博士表示: “我们很高兴本轮融资获得世界级专业医疗投资者的支持,投资者的参与将加速我们全球布局,管理团队和咨询及临床团队建设;我们致力于为所有希望在美国和亚太地区进行临床研发的客户服务;对于生物技术公司来说,充分了解复杂的医疗要求和监管路径非常重要,HiRO经验丰富的核心临床研究团队,将为客户的每一步提供定制化服务。” 作为本轮的领投方,OrbiMed全球合伙人王大松表示:“我们非常看好HiRO作为全球化临床CRO平台的发展前景。HiRO作为行业创新新锐力量,创始团队拥有资深的行业管理和全球项目经历,不论是法规政策解读,还是洞察客户需求方面,团队都积累了丰富的专业服务经验。随着队伍的不断壮大,高端人才引进,HiRO在全球生物制药的研发、临床以及产业化布局等方面皆能全方位、一站式地满足客户的需求。我们很期待他们和客户互相成就,共同发展。”丰川资本CEO相端表示:“我们很高兴能参与到公司发展的关键过程以及此轮融资,也坚信在Karen Chu博士东西方多元化管理风格的带领下,结合数十年的临床经验和国际视野, HiRO将能在未来3-5年内成长为CRO领域的领先企业。”
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HiRO奥博资本丰川资本
本文涉及企业中国医药机构奥博资本
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