Reinforcement Learning
https://www.bilibili.com/video/av9770302/?p=24 https://www.bilibili.com/video/av24724071/?p=3 http ...
原文：Learning to Reinforcement Learn
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布 CogSci, ABSTRACT 近年来，深度RL系统在许多具有挑战性的任务领域中都获得了超出人类的性能。但是，此类应用的主要局限性在于它们对大量训练数据的需求。因此，当前的一个关键目标是开发能够快速适应新任务的深度RL方法。在当前的工作中，我们介绍了应对这一挑战的新颖方法，我们将其称为深度元RL。先前的工作表明，循环网络可以在完全受监督 ...
2020-08-30 21:48 0 934 推荐指数：
相关推荐
A Distributional Perspective on Reinforcement Learning
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ arXiv:1707.06887v1 [cs.LG] 21 Jul 2017 In International Conference on Machine Learning (2017). Abstract ...
什么是 Meta Learning / Learning to Learn ?
Learning to Learn Chelsea Finn Jul 18, 2017 A key aspect of intelligence is versatility – the capability of doing many different ...
在Matlab 上使用 Reinforcement learning
在Matlab 上使用 Reinforcement learning 环境搭建 在Matlab中安装Deep Learning Toolbox后安装Reinforcement Learning Toolbox 什么是强化学习 强化学习的最终目标是在未知的环境中训练一个agent ...
RL^2: Fast Reinforcement Learning via Slow Reinforcement Learning
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ ICLR 2017 ABSTRACT 深度RL已经成功地自动学习了复杂的行为。但是，学习过程需要大量的试验。相比之下， ...
Distributional Reinforcement Learning with Quantile Regression
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ arXiv:1710.10044v1 [cs.AI] 27 Oct 2017 In AAAI Conference on Art ...
[Reinforcement Learning] Value Function Approximation
为什么需要值函数近似？ 之前我们提到过各种计算值函数的方法，比如对于 MDP 已知的问题可以使用 Bellman 期望方程求得值函数；对于 MDP 未知的情况，可以通过 MC 以及 TD 方法来获得 ...
强化学习(Reinforcement Learning)
强化学习(Reinforcement Learning) 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 通过阅读《神经网络与深度学习》及其他资料，了解强化学习(Reinforcement Learning)的基本知识，并介绍相关 ...