读强化学习论文之MADDPG
一、背景介绍 传统的强化学习问题研究的是个体与环境交互，通过环境反馈的reward来指导个体学习策略，经典的算法有Q-Learning、DQN、DDPG等。 但现实场景中，环境中个体并不是孤立，例如有多个机器人合力推举一个重物，也或者有对抗的个体进行阻碍。总之多个个体都需要学会合作亦或 ...
原文：ICML 2018 | 从强化学习到生成模型：40篇值得一读的论文
https: blog.csdn.net y gDg article details 感谢阅读腾讯AI Lab微信号第 篇文章。当地时间 月 日，第 届国际机器学习会议 ICML 在瑞典斯德哥尔摩成功举办。ICML 所接收的论文的研究主题非常多样，涵盖深度学习模型 架构 理论 强化学习 优化方法 在线学习 生成模型 迁移学习与多任务学习 隐私与安全等，在本文中，腾讯 AI Lab 的研究者结合自身 ...
2018-08-12 20:23 0 3603 推荐指数：
相关推荐
【基于模型的强化学习】论文阅读
强化学习传说：第五章 基于模型的强化学习 无模型的方法是通过agent不断探索环境，不断试错，不断学习，因此导致了无模型的方法数据效率不高。而基于模型的方法则相反，它能够充分利用已有的模型，高效地利用数据。 简单的思路： 先训练得到环境模型，再利用规划求解。但是本来专家算法就是这么做 ...
【KDD2018论文】 基于强化学习技术的智能派单模型 阅读笔记
回顾KDD2017 A Taxi Order Dispatch Model based On Combinatorial Optimization 最大化全局的匹配概率 基于贝叶斯框架来预测用户目的地 KDD2018 Large-Scale Order Dispatch ...
控制理论学习书单推荐（值得一读）
转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/144276924?from_voters_page=true 经 System control 授权，基于控制理论学习书单整理改编。 提起系统与控制领域的学习，经常被谈论到的就是，对于刚接触这个领域的初学者总会在各种控制理论中 ...
强化学习一：模型基础
本文介绍强化学习的基本概念及建模方法 什么是强化学习 强化学习主要解决贯续决策问题，强调一个智能体在不断的跟环境交互的过程中通过优化策略从而在整个交互过程中获得最多的回报。 图中的大脑代表智能体agent，智能体根据当前环境\(s_t\) 选择一个动作\(a_t\)执行，这个\(a_t ...
强化学习（一）模型基础
从今天开始整理强化学习领域的知识，主要参考的资料是Sutton的强化学习书和UCL强化学习的课程。这个系列大概准备写10到20篇，希望写完后自己的强化学习碎片化知识可以得到融会贯通，也希望可以帮到更多的人，毕竟目前系统的讲解强化学习的中文资料不太多。 第一篇会从强化学习的基本概念 ...
【强化学习篇】--强化学习案例详解一
一、前述 本文通过一个案例来讲解Q-Learning 二、具体 1、案例 假设我们需要走到5房间。 转变为如下图：先构造奖励，达到5，即能够走得5的action则说明奖励比较高设置成10 ...
[强化学习论文笔记(4)]:DuelingDQN
Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning 论文地址 DuelingDQN 笔记 基本思路就是\(Q(s,a)\)的值既和state有关，又和action有关。但是两种"有关"的程度不一样，或者说影响力 ...