本文來自李紀為博士的論文 Deep Reinforcement Learning for Dialogue Generation。 1,概述 當前在閑聊機器人中的主要技術框架都是seq2seq模型。但傳統的seq2seq存在很多問題。本文就提出了兩個問題: 1)傳統 ...
深度強化學習的 個關鍵問題 from:https: zhuanlan.zhihu.com p 人贊了該文章 深度強化學習的問題在哪里 未來怎么走 哪些方面可以突破 這兩天我閱讀了兩篇篇猛文A Brief Survey of Deep Reinforcement Learning 和 Deep Reinforcement Learning: An Overview ,作者排山倒海的引用了 多篇文獻 ...
2017-12-21 09:13 0 1541 推薦指數:
本文來自李紀為博士的論文 Deep Reinforcement Learning for Dialogue Generation。 1,概述 當前在閑聊機器人中的主要技術框架都是seq2seq模型。但傳統的seq2seq存在很多問題。本文就提出了兩個問題: 1)傳統 ...
鄭重聲明:原文參見標題,如有侵權,請聯系作者,將會撤銷發布! arXiv:1710.02298v1 [cs.AI] 6 Oct 2017 (AAAI 2018) Abstract ...
該文章是針對Hado van Hasselt於2010年提出的Double Q-learning算法的進一步拓展,是結合了DQN網絡后,提出的關於DQN的Double Q-learning算法。該算法主要目的是修正DQN中max項所產生的過高估計問題,所謂過高估計,在前面的博客Issues ...
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 ...
Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning ICML 2016 深度強化學習最近被人發現貌似不太穩定,有人提出很多改善的方法,這些方法有很多共同的 idea:一個 online 的 agent 碰到的觀察到的數據 ...
在機器學習中,我們經常會分類為有監督學習和無監督學習,但是嘗嘗會忽略一個重要的分支,強化學習。有監督學習和無監督學習非常好去區分,學習的目標,有無標簽等都是區分標准。如果說監督學習的目標是預測 ...
Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning ICML 2016 Best Paper 摘要:本文的貢獻點主要是在 DQN 網絡結構上,將卷積神經網絡提出的特征,分為兩路走,即:the state ...
Playing Atari with Deep Reinforcement Learning 《Computer Science》, 2013 Abstract: 本文提出了一種深度學習方法,利用強化學習的方法,直接從高維的感知輸入中學習控制策略。模型是一個卷積神經網絡 ...