原文:深度強化學習方向論文整理

一. 開山鼻祖DQN . Playing Atari with Deep Reinforcement Learning,V. Mnih et al., NIPS Workshop, . . Human level control through deep reinforcement learning, V. Mnih et al., Nature, . 二. DQN的各種改進版本 側重於算法上的 ...

2018-09-29 23:47 0 2459 推薦指數:

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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 ...

Sun Sep 30 06:50:00 CST 2018 0 2650
整理強化學習與MDP

【入門,來自wiki】 強化學習是機器學習中的一個領域,強調如何基於環境而行動,以取得最大化的預期利益。其靈感來源於心理學中的行為主義理論,即有機體如何在環境給予的獎勵或懲罰的刺激下,逐步形成對刺激的預期,產生能獲得最大利益的習慣性行為。這個方法具有普適性,因此在其他許多領域都有研究,例如博弈論 ...

Mon Oct 26 20:49:00 CST 2015 2 19553
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 ...

Fri Sep 10 22:33:00 CST 2021 0 191
[強化學習論文筆記(3)]:DRQN

Deep Recurrent Q-Learning for Partially Observable MDPs 論文地址 DRQN 筆記 DQN 每一個decision time 需要該時刻前4個frame 來獲得完整的狀態信息。但是有的游戲四張圖片也不能獲取完整的狀態信息。所以這篇論文 ...

Wed Jan 01 01:09:00 CST 2020 0 856
[強化學習論文筆記(2)]:DoubleDQN

Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning 論文地址: Double-DQN Double Q-learning 筆記 在傳統強化學習領域里面,學者們已經認識到了Q-learning 存在overestimate的問題 ...

Tue Dec 31 21:19:00 CST 2019 0 229
[強化學習論文筆記(7)]:DPG

Deterministic Policy Gradient Algorithms 論文地址 DPG 筆記 出發點 首先最開始提出的policy gradient 算法是 stochastic的。 這里的隨機是指隨機策略\(\pi_\theta(a|s)=P[a|s,;\theta ...

Sat Jan 04 03:45:00 CST 2020 0 1239
【基於模型的強化學習論文閱讀

強化學習傳說:第五章 基於模型的強化學習 無模型的方法是通過agent不斷探索環境,不斷試錯,不斷學習,因此導致了無模型的方法數據效率不高。而基於模型的方法則相反,它能夠充分利用已有的模型,高效地利用數據。 簡單的思路: 先訓練得到環境模型,再利用規划求解。但是本來專家算法就是這么做 ...

Sun Mar 13 00:22:00 CST 2022 0 765
 
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