https://www.zhihu.com/question/65064314/answer/1868894159 我是半路出家自學的機器學習和強化學習,以下僅分享我能接觸到的強化學習/RL的知識(可能學院派的看到的會不一樣) 基礎部分: 《Reinforcement Learning ...
本人碩士期間就對RL比較感興趣,當時AlpahGo還沒火,可能更多是對於Strong AI的前景和未來有着較大期待吧,后來隨着AlphaGo Master zero版本的不斷更新,再加上OpenAI的星際爭霸等,RL逐步煥發出了新的生機。因此,自從 年下半年開始斷斷續續地學習強化學習到現在,中間因為要發各種paper,斷斷續續地看了一遍,只有一個大致印象,但了解不夠深入,僅停留在表面。現在靜下心來 ...
2017-12-07 16:36 0 2256 推薦指數:
https://www.zhihu.com/question/65064314/answer/1868894159 我是半路出家自學的機器學習和強化學習,以下僅分享我能接觸到的強化學習/RL的知識(可能學院派的看到的會不一樣) 基礎部分: 《Reinforcement Learning ...
強化學習總結 強化學習的故事 強化學習是學習一個最優策略(policy),可以讓本體(agent)在特定環境(environment)中,根據當前的狀態(state),做出行動(action),從而獲得最大回報(G or return)。 有限馬爾卡夫決策過程 馬爾卡夫決策過程理論 ...
現代RL中一種非詳盡但有用的算法分類法。 圖片源自:OpenAI Spinning Up (https://spinningup.openai.com/en/latest/spinningup/rl_intro2.html#citations-below) 強化學習算法: 參考文獻 ...
本文是對Arthur Juliani在Medium平台發布的強化學習系列教程的個人中文翻譯,該翻譯是基於個人分享知識的目的進行的,歡迎交流!(This article is my personal translation for the tutorial written and posted ...
本系列強化學習內容來源自對David Silver課程的學習 課程鏈接http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Silver/web/Teaching.html 之前接觸過RL(Reinforcement Learning) 並且在組會學習輪講里講過一次Policy ...
分布式強化學習基礎概念(Distributional RL) from: https://mtomassoli.github.io/2017/12/08/distributional_rl/ 1. Q-learning 在 Q-learning 中,我們想要優化如下的 loss ...
源代碼:https://github.com/higgsfield/RL-Adventure 在Pytorch1.4.0上解決bug后的復現版本:https://github.com/lucifer2859/DQN DQN Adventure: from Zero to State ...