Sparse Reward 推荐资料 《深度强化学习中稀疏奖励问题研究综述》1 李宏毅深度强化学习Sparse Reward4 ​ 强化学习算法在被引入深度神经网络后，对大量样本的需求更加明显。如果智能体在与环境的交互过程中没有获得奖励，那么该样本在基于值函数和基于策略梯度 ...

一. 开山鼻祖DQN 1. Playing Atari with Deep Reinforcement Learning，V. Mnih et al., NIPS Workshop, ...

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 ...

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 ...

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 ...