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! ABSTRACT SAC是用于连续动作设置的最先进的RL算法,不适用于离散动作设置。但是,许多重要的设置都涉及离散动作, ...
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 ,https: zhuanlan.zhihu.com p ICML Abstract 无模型的深度RL算法已在一系列具有挑战性的决策和控制任务中得到证明。但是,这些方法通常面临两个主要挑战:极高的样本复杂度和脆弱的收敛性,这需要进行精细的超参数调整。这两个挑战都严重限制了此 ...
2020-10-18 20:02 0 499 推荐指数:
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! ABSTRACT SAC是用于连续动作设置的最先进的RL算法,不适用于离散动作设置。但是,许多重要的设置都涉及离散动作, ...
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! Plos Computational Biology, 2013 Abstract 动物会重复奖励的行为,但基于奖 ...
我们讨论策略(Policy Based)和价值(Value Based)相结合的方法:Actor-Criti ...
Policy-Based methods 在上篇文章中介绍的Deep Q-Learning算法属于基于价值(Value-Based)的方法,即估计最优的action-value function $q_*(s,a)$,再从$q_*(s,a)$中导出最优的策略$\pi_*$(e.g. ...
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, (2019) 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 ...
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 ...
这篇文章: https://blog.csdn.net/qq_30615903/article/details/80774384 可以好好温习,包括代码,基本看懂了。 ...
双层优化问题:统一GAN,演员-评论员与元学习方法 (Bilevel Optimization Problem unifies GAN, Actor-Critic, and Meta-Learning Methods) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com ...