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: Learning, Abstract 深度RL算法需要大量经验才能学习单个任务。原则上，元强化学习 meta RL 算法使智能体能够从少量经验中学习新技能，但一些主要挑战阻碍了它们的实用性。当前的方法严重依赖于同策经验，从而限制了其采样效率。在适应新任务时，也缺乏推断任务不确定性的机制，从而限制了它们在稀疏奖励问题中的有效性 ...
2020-09-08 23:40 0 624 推荐指数：
Meta-RL——Efficient Off-Policy Meta-Reinforcement Learning via Probabilistic Context Variables 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji ...
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！ 论文笔记：https://zhuanlan.zhihu.com/p/85003758，https://zhuanlan.zhihu.co ...
强化学习大致上可分为两类，一类是Markov Decision Learning，另一类是与之相对的Model Free Learning 分为这两类是站在问题描述的角度上考虑的。同样在解决方案上存在着两种方法对应着这两类问题描述，即Dynamic Programming(DP ...
转自：https://www.cnblogs.com/xiachongkun/p/7767976.html，感谢分享 大名鼎鼎的蒙特卡洛方法(MC)，源自于一个赌城的名字，作为一种计算方法，应用领域 ...
上一篇博文的内容整理了我们如何去近似价值函数或者是动作价值函数的方法： \[V_{\theta}(s)\approx V^{\pi}(s) \\ Q_{\theta}(s)\approx Q^ ...
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， ...
发表时间：2021 文章要点：这篇文章提出了一个Decision Transformer的模型，在offline RL的设定下，不直接去拟合数据，不需要做policy improvement，就可以达到甚至超过offline RL baseline。具体做法很简单，就是用transformer ...
强化学习读书笔记 - 11 - off-policy的近似方法 学习笔记： Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 参照 ...
