論文筆記之：Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning
Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning Google DeepMind Abstract 主流的 Q-learning 算法過高的估計在特定條件下的動作值。實際上，之前是不知道是否這樣的過高估計是 common ...
原文：論文筆記之：Deep Recurrent Q-Learning for Partially Observable MDPs
Deep Recurrent Q Learning for Partially Observable MDPs 摘要：DQN 的兩個缺陷，分別是：limited memory 和 rely on being able to perceive the complete game screen at each decision point. 為了解決這兩個問題，本文嘗試用 LSTM 單元 替換到后面 ...
2016-10-03 21:25 0 2884 推薦指數：
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文獻筆記:Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning
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