原文:Distributional Reinforcement Learning with Quantile Regression

鄭重聲明:原文參見標題,如有侵權,請聯系作者,將會撤銷發布 arXiv: . v cs.AI Oct In AAAI Conference on Artificial Intelligence . Abstract 在強化學習中,智能體通過采取動作並觀察下一個狀態和獎勵來與環境交互。當概率采樣時,這些狀態轉換,獎勵和動作都會在觀察到的長期回報中引起隨機性。傳統強化學習算法會對此隨機性求均值以估計價 ...

2020-07-10 13:45 0 493 推薦指數:

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A Distributional Perspective on Reinforcement Learning

鄭重聲明:原文參見標題,如有侵權,請聯系作者,將會撤銷發布! arXiv:1707.06887v1 [cs.LG] 21 Jul 2017 In International Conference on Machine Learning (2017). Abstract ...

Fri Jul 10 21:57:00 CST 2020 1 880
Reinforcement Learning

https://www.bilibili.com/video/av9770302/?p=24 https://www.bilibili.com/video/av24724071/?p=3 http ...

Wed Aug 22 00:34:00 CST 2018 0 7245
Learning to Reinforcement Learn

鄭重聲明:原文參見標題,如有侵權,請聯系作者,將會撤銷發布! CogSci, (2017) ABSTRACT   近年來,深度RL系統在許多具有挑戰性的任務領域中都獲得了超出人類的性能 ...

Mon Aug 31 05:48:00 CST 2020 0 934
在Matlab 上使用 Reinforcement learning

在Matlab 上使用 Reinforcement learning 環境搭建 在Matlab中安裝Deep Learning Toolbox后安裝Reinforcement Learning Toolbox 什么是強化學習 強化學習的最終目標是在未知的環境中訓練一個agent ...

Sat Dec 11 23:28:00 CST 2021 0 2404
RL^2: Fast Reinforcement Learning via Slow Reinforcement Learning

鄭重聲明:原文參見標題,如有侵權,請聯系作者,將會撤銷發布! ICLR 2017 ABSTRACT   深度RL已經成功地自動學習了復雜的行為。但是,學習過程需要大量的試驗。相比之下, ...

Mon Sep 07 00:32:00 CST 2020 0 606
[Reinforcement Learning] Value Function Approximation

為什么需要值函數近似? 之前我們提到過各種計算值函數的方法,比如對於 MDP 已知的問題可以使用 Bellman 期望方程求得值函數;對於 MDP 未知的情況,可以通過 MC 以及 TD 方法來獲得 ...

Thu Nov 01 17:46:00 CST 2018 0 1123
強化學習(Reinforcement Learning)

強化學習(Reinforcement Learning) 作者:凱魯嘎吉 - 博客園 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 通過閱讀《神經網絡與深度學習》及其他資料,了解強化學習(Reinforcement Learning)的基本知識,並介紹相關 ...

Thu Sep 30 05:19:00 CST 2021 0 560
[Reinforcement Learning] Policy Gradient Methods

上一篇博文的內容整理了我們如何去近似價值函數或者是動作價值函數的方法: \[V_{\theta}(s)\approx V^{\pi}(s) \\ Q_{\theta}(s)\approx Q^ ...

Fri Nov 02 17:52:00 CST 2018 1 3677
 
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