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 ...
一. 开山鼻祖DQN . Playing Atari with Deep Reinforcement Learning,V. Mnih et al., NIPS Workshop, . . Human level control through deep reinforcement learning, V. Mnih et al., Nature, . 二. DQN的各种改进版本 侧重于算法上的 ...
2018-09-29 23:47 0 2459 推荐指数:
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 ...
【入门,来自wiki】 强化学习是机器学习中的一个领域,强调如何基于环境而行动,以取得最大化的预期利益。其灵感来源于心理学中的行为主义理论,即有机体如何在环境给予的奖励或惩罚的刺激下,逐步形成对刺激的预期,产生能获得最大利益的习惯性行为。这个方法具有普适性,因此在其他许多领域都有研究,例如博弈论 ...
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 ...
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 ...
Deep Recurrent Q-Learning for Partially Observable MDPs 论文地址 DRQN 笔记 DQN 每一个decision time 需要该时刻前4个frame 来获得完整的状态信息。但是有的游戏四张图片也不能获取完整的状态信息。所以这篇论文 ...
Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning 论文地址: Double-DQN Double Q-learning 笔记 在传统强化学习领域里面,学者们已经认识到了Q-learning 存在overestimate的问题 ...
Deterministic Policy Gradient Algorithms 论文地址 DPG 笔记 出发点 首先最开始提出的policy gradient 算法是 stochastic的。 这里的随机是指随机策略\(\pi_\theta(a|s)=P[a|s,;\theta ...
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 ...