Sparse Reward 推薦資料 《深度強化學習中稀疏獎勵問題研究綜述》1 李宏毅深度強化學習Sparse Reward4 ​ 強化學習算法在被引入深度神經網絡后，對大量樣本的需求更加明顯。如果智能體在與環境的交互過程中沒有獲得獎勵，那么該樣本在基於值函數和基於策略梯度 ...

一. 開山鼻祖DQN 1. Playing Atari with Deep Reinforcement Learning，V. Mnih et al., NIPS Workshop, ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...