今天在学校又双叒叕提到了 Deep Reinforcement Learning That Matters 这篇打响 DRL（Deep Reinforcement Learning, 深度强化学习）劝 ...

一. 开山鼻祖DQN 1. Playing Atari with Deep Reinforcement Learning，V. Mnih et al., NIPS Workshop, ...

去年，OpenAI和DeepMind联手做了当时最酷的实验，不用经典的奖励信号来训练智能体，而是根据人类反馈进行强化学习的新方法。有篇博客专门讲了这个实验 Learning from Human Pr ...

本教程讲解如何使用深度强化学习训练一个可以在 CartPole 游戏中获胜的模型。研究人员使用 tf.keras、OpenAI 训练了一个使用「异步优势动作评价」（Asynchronous Ad ...

转自：（原贴）http://geek.csdn.net/news/detail/201928?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 建议参考程序视频资 ...

一、存在的问题 DQN是一个面向离散控制的算法，即输出的动作是离散的。对应到Atari 游戏中，只需要几个离散的键盘或手柄按键进行控制。 然而在实际中，控制问题则是连续的，高维的，比如一个具有6个 ...

强化学习是如何解决问题的？ 什么是强化学习算法呢，它离我们有多远？2016年和2017年最具影响力的AlphaGo大胜世界围棋冠军李世石和柯洁事件，其核心算法就用到了强化学习算法。相信很多人想了解或 ...

什么是强化学习？ 强化学习任务通常用马尔科夫决策过程（MarkovDecision Process,MDP）来描述：机器处于环境E中，状态空间为S，其中每个状态s∈S是机器给你知道的环境的 ...

强化学习是机器学习大家族中的一大类, 使用强化学习能够让机器学着如何在环境中拿到高分, 表现出优秀的成绩. 而这些成绩背后却是他所付出的辛苦劳动, 不断的试错, 不断地尝试, 累积经验, 学习经验. ...

这是一篇被ICLR 2019 接收的论文。论文讨论了如何利用场景先验知识 (scene priors)来定位一个新场景(novel scene)中未曾见过的物体(unseen objects)。 ...