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, ...
原文：论文：利用深度强化学习模型定位新物体(VISUAL SEMANTIC NAVIGATION USING SCENE PRIORS)
这是一篇被ICLR 接收的论文。论文讨论了如何利用场景先验知识 scene priors 来定位一个新场景 novel scene 中未曾见过的物体 unseen objects 。举例来说，在 厨房 这一场景中，有一张图片显示 苹果 在冰箱的储物架上，同为水果的物体，如 橙子 ，会出现在场景的哪个位置呢 论文提出了用基于强化学习的方法来定位 橙子 。 论文：VISUAL SEMANTIC NA ...
2019-05-21 14:18 0 558 推荐指数：
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是否要入坑“深度强化学习”，看了这篇论文再说！
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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 ...
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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(3)]:DRQN
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 ...