本文来自李纪为博士的论文 Deep Reinforcement Learning for Dialogue Generation。 1,概述 当前在闲聊机器人中的主要技术框架都是seq2seq模型。但传统的seq2seq存在很多问题。本文就提出了两个问题: 1)传统 ...
深度强化学习的 个关键问题 from:https: zhuanlan.zhihu.com p 人赞了该文章 深度强化学习的问题在哪里 未来怎么走 哪些方面可以突破 这两天我阅读了两篇篇猛文A Brief Survey of Deep Reinforcement Learning 和 Deep Reinforcement Learning: An Overview ,作者排山倒海的引用了 多篇文献 ...
2017-12-21 09:13 0 1541 推荐指数:
本文来自李纪为博士的论文 Deep Reinforcement Learning for Dialogue Generation。 1,概述 当前在闲聊机器人中的主要技术框架都是seq2seq模型。但传统的seq2seq存在很多问题。本文就提出了两个问题: 1)传统 ...
郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! arXiv:1710.02298v1 [cs.AI] 6 Oct 2017 (AAAI 2018) Abstract ...
该文章是针对Hado van Hasselt于2010年提出的Double Q-learning算法的进一步拓展,是结合了DQN网络后,提出的关于DQN的Double Q-learning算法。该算法主要目的是修正DQN中max项所产生的过高估计问题,所谓过高估计,在前面的博客Issues ...
Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning Google DeepMind Abstract 主流的 Q-learning 算法过高的估计在特定条件下的动作值。实际上,之前是不知道是否这样的过高估计是 common ...
Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning ICML 2016 深度强化学习最近被人发现貌似不太稳定,有人提出很多改善的方法,这些方法有很多共同的 idea:一个 online 的 agent 碰到的观察到的数据 ...
在机器学习中,我们经常会分类为有监督学习和无监督学习,但是尝尝会忽略一个重要的分支,强化学习。有监督学习和无监督学习非常好去区分,学习的目标,有无标签等都是区分标准。如果说监督学习的目标是预测 ...
Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning ICML 2016 Best Paper 摘要:本文的贡献点主要是在 DQN 网络结构上,将卷积神经网络提出的特征,分为两路走,即:the state ...
Playing Atari with Deep Reinforcement Learning 《Computer Science》, 2013 Abstract: 本文提出了一种深度学习方法,利用强化学习的方法,直接从高维的感知输入中学习控制策略。模型是一个卷积神经网络 ...