复现一篇深度强化学习论文之前请先看了这篇文章！
去年，OpenAI和DeepMind联手做了当时最酷的实验，不用经典的奖励信号来训练智能体，而是根据人类反馈进行强化学习的新方法。有篇博客专门讲了这个实验 Learning from Human Preferences，原始论文是《 Deep Reinforcement Learning from ...
原文：是否要入坑“深度强化学习”，看了这篇论文再说！
今天在学校又双叒叕提到了 Deep Reinforcement Learning That Matters 这篇打响 DRL Deep Reinforcement Learning, 深度强化学习 劝退第一枪的文章后，回来以后久违刷了一下推特，看到了这篇爆文Deep Reinforcement Learning Doesn t Work Yet，或可直译为深度强化学习还玩不转或意译为深度强化学习远 ...
2018-09-29 22:50 0 2650 推荐指数：
相关推荐
深度强化学习方向论文整理
一. 开山鼻祖DQN 1. Playing Atari with Deep Reinforcement Learning，V. Mnih et al., NIPS Workshop, ...
深度强化学习——TRPO
TRPO 1.算法推导 由于我们希望每次在更新策略之后，新策略\(\tilde\pi\)能必当前策略\(\pi\)更优。因此我们希望能够将\(\eta(\tilde\pi)\)写为\(\eta ...
(转) 深度强化学习综述：从AlphaGo背后的力量到学习资源分享（附论文）
本文转自：http://mp.weixin.qq.com/s/aAHbybdbs_GtY8OyU6h5WA 专题 | 深度强化学习综述：从AlphaGo背后的力量到学习资源分享（附论文） 原创 2017-01-28 Yuxi Li 机器之心 ...
[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 ...
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 ...
[强化学习论文笔记(1)]:DQN
Playing Atari with Deep Reinforcement Learning 论文地址 DQN 笔记 这篇文章就是DQN,DRL领域非常重要的一篇文章,也是David Silver大神的工作。文章本身没有什么难度。 文章说了RL和DL 的两个不同之处: DL ...