本系列强化学习内容来源自对David Silver课程的学习 课程链接http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Silver/web/Teaching.html 之前接触过RL(Reinforcement Learning) 并且在组会学习轮讲里讲过一次Policy ...
分布式强化学习基础概念 Distributional RL from: https: mtomassoli.github.io distributional rl . Q learning 在 Q learning 中,我们想要优化如下的 loss: Distributional RL 的主要思想是:to work directly with the full distribution of t ...
2018-01-14 17:09 0 2856 推荐指数:
本系列强化学习内容来源自对David Silver课程的学习 课程链接http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Silver/web/Teaching.html 之前接触过RL(Reinforcement Learning) 并且在组会学习轮讲里讲过一次Policy ...
https://www.zhihu.com/question/65064314/answer/1868894159 我是半路出家自学的机器学习和强化学习,以下仅分享我能接触到的强化学习/RL的知识(可能学院派的看到的会不一样) 基础部分: 《Reinforcement Learning ...
本人硕士期间就对RL比较感兴趣,当时AlpahGo还没火,可能更多是对于Strong AI的前景和未来有着较大期待吧,后来随着AlphaGo--Master---zero版本的不断更新,再加上OpenAI的星际争霸等,RL逐步焕发出了新的生机。因此,自从2016年下半年开始断断续续地学习强化学习 ...
序言:读书的研究方向为强化学习,做学术自然开始着手做的事情就是阅读论文,不过读着读者相关的论文就发现了一些问题,强化学习方向的论文大部分都是上来给出一种在以往算法上的改进,给出具体改进算法的伪代码,然后说下简单的理解判断用来说明一下为什么这个改进的算法有效,但是这往往导致这些所谓的解释难以真正 ...
概述 强化学习(Reinforcement Learning,简称RL)是机器学习的一个重要分支。在强化学习中,包含两种基本的元素:状态与动作,在某个状态下执行某种动作,这便是一种策略,学习器要做的就是通过不断地探索学习,从而获得一个好的策略。例如:在围棋中,一种落棋的局面就是一种状态,若能 ...
https://mp.weixin.qq.com/s/upkQXe5dzb1bn7Ymg4X6kQ Acme 是一个基于 Python 的强化学习研究框架,由谷歌的 DeepMind 于 2020 年开源。它旨在简化新型 RL 代理的开发并加速 RL 研究。根据 DeepMind ...
现代RL中一种非详尽但有用的算法分类法。 图片源自:OpenAI Spinning Up (https://spinningup.openai.com/en/latest/spinningup/rl_intro2.html#citations-below) 强化学习算法: 参考文献 ...