1、摘要: 提出了一種新的深度強化學習框架的新聞推薦。由於新聞特征和用戶喜好的動態特性,在線個性化新聞推薦是一個極具挑戰性的問題。 雖然已經提出了一些在線推薦模型來解決新聞推薦的動態特性,但是這些方法主要存在三個問題:①只嘗試模擬當前的獎勵(eg:點擊率)②很少考慮使用除了點擊 / 不點擊標簽 ...
主編推薦 深度學習和強化學習在組合優化方面有哪些應用 運籌OR帷幄 已認證的官方帳號 人贊同了該文章 編者按 年阿里巴巴的一篇用深度強化學習求解 維裝箱問題的論文引發了深度學習和強化學習在組合優化問題方面應用的深入探討。一部分先驅的研究者嘗試用深度學習和強化學習的角度去看待組合優化問題的求解,相關的前沿探索性研究也逐步展開。單純的采用基於Search的傳統數學優化方法是否有着局限性,基於深度學習和 ...
2020-06-11 12:22 0 616 推薦指數:
1、摘要: 提出了一種新的深度強化學習框架的新聞推薦。由於新聞特征和用戶喜好的動態特性,在線個性化新聞推薦是一個極具挑戰性的問題。 雖然已經提出了一些在線推薦模型來解決新聞推薦的動態特性,但是這些方法主要存在三個問題:①只嘗試模擬當前的獎勵(eg:點擊率)②很少考慮使用除了點擊 / 不點擊標簽 ...
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 ...
強化學習是一個連續決策的過程,傳統的機器學習中的有監督學習是給定一些標注數據,學習一個好的函數,對未知數據做出很好的決策。但有時候,並不知道標注是什么,即一開始不知道什么是“好”的結果,所以RL不是給定標注,而是給一個回報函數,這個回報函數決定當前狀態得到什么樣的結果(“好”還是“壞 ...
目錄 強化學習基本要素 馬爾科夫決策過程 策略學習(Policy Learning) 時序差分方法(TD method) Q-Learning算法 Actor-Critic方法 DQN DDPG 推薦系統強化學習建模 附錄 強化學習 ...
估計值的偏差。通過對策略和值函數使用置信域的方法來解決第二個問題。 Introduction 強化學習 ...
一、推薦中如何定義強化學習的幾個元素 方式1: Agent:推薦引擎。 Environment:用戶。 Reward:如果一條新聞被點擊,計+1,否則為0。一次推薦中10條新聞被點擊的新聞個數作為Reward。 State:包含3個部分,分別是用戶標簽、候選新聞的新聞標簽和用戶前4屏 ...
一. 開山鼻祖DQN 1. Playing Atari with Deep Reinforcement Learning,V. Mnih et al., NIPS Workshop, ...
PPO abstract PPO通過與環境交互來采樣數據和使用隨機梯度上升優化"替代"目標函數之間交替使用。鑒於標准策略梯度方法對每個數據嚴格不能執行一次梯度更新,本文章提出了一個新的目標函數,該函數支持多個epochs的小批量更新。 Introduction 本文使用的算法在僅使用一階 ...