1、摘要: 提出了一种新的深度强化学习框架的新闻推荐。由于新闻特征和用户喜好的动态特性,在线个性化新闻推荐是一个极具挑战性的问题。 虽然已经提出了一些在线推荐模型来解决新闻推荐的动态特性,但是这些方法主要存在三个问题:①只尝试模拟当前的奖励(eg:点击率)②很少考虑使用除了点击 / 不点击标签 ...
主编推荐 深度学习和强化学习在组合优化方面有哪些应用 运筹OR帷幄 已认证的官方帐号 人赞同了该文章 编者按 年阿里巴巴的一篇用深度强化学习求解 维装箱问题的论文引发了深度学习和强化学习在组合优化问题方面应用的深入探讨。一部分先驱的研究者尝试用深度学习和强化学习的角度去看待组合优化问题的求解,相关的前沿探索性研究也逐步展开。单纯的采用基于Search的传统数学优化方法是否有着局限性,基于深度学习和 ...
2020-06-11 12:22 0 616 推荐指数:
1、摘要: 提出了一种新的深度强化学习框架的新闻推荐。由于新闻特征和用户喜好的动态特性,在线个性化新闻推荐是一个极具挑战性的问题。 虽然已经提出了一些在线推荐模型来解决新闻推荐的动态特性,但是这些方法主要存在三个问题:①只尝试模拟当前的奖励(eg:点击率)②很少考虑使用除了点击 / 不点击标签 ...
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 ...
强化学习是一个连续决策的过程,传统的机器学习中的有监督学习是给定一些标注数据,学习一个好的函数,对未知数据做出很好的决策。但有时候,并不知道标注是什么,即一开始不知道什么是“好”的结果,所以RL不是给定标注,而是给一个回报函数,这个回报函数决定当前状态得到什么样的结果(“好”还是“坏 ...
目录 强化学习基本要素 马尔科夫决策过程 策略学习(Policy Learning) 时序差分方法(TD method) Q-Learning算法 Actor-Critic方法 DQN DDPG 推荐系统强化学习建模 附录 强化学习 ...
估计值的偏差。通过对策略和值函数使用置信域的方法来解决第二个问题。 Introduction 强化学习 ...
一、推荐中如何定义强化学习的几个元素 方式1: Agent:推荐引擎。 Environment:用户。 Reward:如果一条新闻被点击,计+1,否则为0。一次推荐中10条新闻被点击的新闻个数作为Reward。 State:包含3个部分,分别是用户标签、候选新闻的新闻标签和用户前4屏 ...
一. 开山鼻祖DQN 1. Playing Atari with Deep Reinforcement Learning,V. Mnih et al., NIPS Workshop, ...
PPO abstract PPO通过与环境交互来采样数据和使用随机梯度上升优化"替代"目标函数之间交替使用。鉴于标准策略梯度方法对每个数据严格不能执行一次梯度更新,本文章提出了一个新的目标函数,该函数支持多个epochs的小批量更新。 Introduction 本文使用的算法在仅使用一阶 ...