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 ...
原文：AI小白必读：深度学习、迁移学习、强化学习别再傻傻分不清
摘要：诸多关于人工智能的流行词汇萦绕在我们耳边，比如深度学习 Deep Learning 强化学习 Reinforcement Learning 迁移学习 Transfer Learning ，不少人对这些高频词汇的含义及其背后的关系感到困惑，今天就为大家理清它们之间的关系和区别。 一. 深度学习： 深度学习的成功和发展，得益于算力的显著提升和大数据，数字化后产生大量的数据，可通过大量的数据训练 ...
2020-09-25 15:41 0 983 推荐指数：
相关推荐
深度学习和强化学习的关系
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 ...
O、Θ、Ω、o、ω，别再傻傻分不清了！
前言 本篇文章收录于专辑：http://dwz.win/HjK，点击解锁更多数据结构与算法的知识。 你好，我是彤哥，一个每天爬二十六层楼还不忘读源码的硬核男人。 前面几节，我们一起学习了算法的复杂度如何分析，并从最坏、平均、最好以及不能使用最坏情况全方位无死角的剖析了算法 ...
Unity 用ml-agents机器学习造个游戏AI吧(2) (深度强化学习入门DEMO)
目录 本次示例：训练一个追踪红球的白球AI 1. 新建Unity项目，导入package 2. 编写Agent脚本 void OnEpisodeBegin() void CollectObservations(VectorSensor ...
迁移学习、元学习和强化学习的区别和联系
迁移学习是包括fine tune等。用于近似任务的迁移。有局限性。 元学习是自动寻找学习参数。学习学习的规律。 强化学习是增强学习，对于新任务。 图像分类和图像识别的区别和联系：https://blog.csdn.net/kk123k/article/details/86584216 ...
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, ...
深度强化学习——ppo(待重写)
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 ...
深度强化学习——GAE(待重写)
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 ...