原文:Rainbow: Combining Improvements in Deep 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: . v cs.AI Oct AAAI Abstract 深度強化學習社區對DQN算法進行了一些獨立的改進。但是,尚不清楚這些擴展中的哪些是互補的,是否可以有效地組合。本文研究了DQN算法的六個擴展,並通過經驗研究了它們的組合。我們的實驗表明,該組合在數據效率和最終性能方面均提供了Atari 基准測試的最新性能。我們還提供了詳 ...

2020-08-11 18:02 0 480 推薦指數:

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Deep Reinforcement Learning for Dialogue Generation 論文閱讀

  本文來自李紀為博士的論文 Deep Reinforcement Learning for Dialogue Generation。 1,概述   當前在閑聊機器人中的主要技術框架都是seq2seq模型。但傳統的seq2seq存在很多問題。本文就提出了兩個問題:   1)傳統 ...

Mon Mar 04 23:03:00 CST 2019 1 920
文獻筆記:Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning

該文章是針對Hado van Hasselt於2010年提出的Double Q-learning算法的進一步拓展,是結合了DQN網絡后,提出的關於DQN的Double Q-learning算法。該算法主要目的是修正DQN中max項所產生的過高估計問題,所謂過高估計,在前面的博客Issues ...

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論文筆記之:Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning

Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning Google DeepMind   Abstract   主流的 Q-learning 算法過高的估計在特定條件下的動作值。實際上,之前是不知道是否這樣的過高估計是 common ...

Mon Jun 27 23:39:00 CST 2016 0 5332
論文筆記之:Playing Atari with Deep Reinforcement Learning

Playing Atari with Deep Reinforcement Learning 《Computer Science》, 2013   Abstract:   本文提出了一種深度學習方法,利用強化學習的方法,直接從高維的感知輸入中學習控制策略。模型是一個卷積神經網絡 ...

Tue Jun 21 05:57:00 CST 2016 0 5397
 
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