復現一篇深度強化學習論文之前請先看了這篇文章！
去年，OpenAI和DeepMind聯手做了當時最酷的實驗，不用經典的獎勵信號來訓練智能體，而是根據人類反饋進行強化學習的新方法。有篇博客專門講了這個實驗 Learning from Human Preferences，原始論文是《 Deep Reinforcement Learning from ...
原文：是否要入坑“深度強化學習”，看了這篇論文再說！
今天在學校又雙叒叕提到了 Deep Reinforcement Learning That Matters 這篇打響 DRL Deep Reinforcement Learning, 深度強化學習 勸退第一槍的文章后，回來以后久違刷了一下推特，看到了這篇爆文Deep Reinforcement Learning Doesn t Work Yet，或可直譯為深度強化學習還玩不轉或意譯為深度強化學習遠 ...
2018-09-29 22:50 0 2650 推薦指數：
相關推薦
深度強化學習方向論文整理
一. 開山鼻祖DQN 1. Playing Atari with Deep Reinforcement Learning，V. Mnih et al., NIPS Workshop, ...
深度強化學習——TRPO
TRPO 1.算法推導 由於我們希望每次在更新策略之后，新策略\(\tilde\pi\)能必當前策略\(\pi\)更優。因此我們希望能夠將\(\eta(\tilde\pi)\)寫為\(\eta ...
(轉) 深度強化學習綜述：從AlphaGo背后的力量到學習資源分享（附論文）
本文轉自：http://mp.weixin.qq.com/s/aAHbybdbs_GtY8OyU6h5WA 專題 | 深度強化學習綜述：從AlphaGo背后的力量到學習資源分享（附論文） 原創 2017-01-28 Yuxi Li 機器之心 ...
[強化學習論文筆記(4)]:DuelingDQN
Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning 論文地址 DuelingDQN 筆記 基本思路就是\(Q(s,a)\)的值既和state有關，又和action有關。但是兩種"有關"的程度不一樣，或者說影響力 ...
讀強化學習論文之MADDPG
一、背景介紹 傳統的強化學習問題研究的是個體與環境交互，通過環境反饋的reward來指導個體學習策略，經典的算法有Q-Learning、DQN、DDPG等。 但現實場景中，環境中個體並不是孤立，例如有多個機器人合力推舉一個重物，也或者有對抗的個體進行阻礙。總之多個個體都需要學會合作亦或 ...
[強化學習論文筆記(1)]:DQN
Playing Atari with Deep Reinforcement Learning 論文地址 DQN 筆記 這篇文章就是DQN,DRL領域非常重要的一篇文章,也是David Silver大神的工作。文章本身沒有什么難度。 文章說了RL和DL 的兩個不同之處: DL ...