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 distributional rl . Q learning 在 Q learning 中,我們想要優化如下的 loss: Distributional RL 的主要思想是:to work directly with the full distribution of t ...
2018-01-14 17:09 0 2856 推薦指數:
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 ...
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2016年下半年開始斷斷續續地學習強化學習 ...
序言:讀書的研究方向為強化學習,做學術自然開始着手做的事情就是閱讀論文,不過讀着讀者相關的論文就發現了一些問題,強化學習方向的論文大部分都是上來給出一種在以往算法上的改進,給出具體改進算法的偽代碼,然后說下簡單的理解判斷用來說明一下為什么這個改進的算法有效,但是這往往導致這些所謂的解釋難以真正 ...
概述 強化學習(Reinforcement Learning,簡稱RL)是機器學習的一個重要分支。在強化學習中,包含兩種基本的元素:狀態與動作,在某個狀態下執行某種動作,這便是一種策略,學習器要做的就是通過不斷地探索學習,從而獲得一個好的策略。例如:在圍棋中,一種落棋的局面就是一種狀態,若能 ...
https://mp.weixin.qq.com/s/upkQXe5dzb1bn7Ymg4X6kQ Acme 是一個基於 Python 的強化學習研究框架,由谷歌的 DeepMind 於 2020 年開源。它旨在簡化新型 RL 代理的開發並加速 RL 研究。根據 DeepMind ...
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 ...