最近師弟在做DQN的實驗,由於是強化學習方面的東西,正好和我現在的研究方向一樣於是我便幫忙跑了跑實驗,於是就有了今天的這個內容。 首先在github上進行搜尋,如下圖: 發現第一個星數最 ...
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 論文筆記:https: zhuanlan.zhihu.com p Arxiv:https: arxiv.org pdf . .pdf Published as a conference paper at ICLR ABSTRACT 我們將 深度Q學習 成功的基礎思想適應於連續動作域。我們基於可在連續動作空間上運行的確定性策略梯度,提出了一 ...
2020-10-28 13:52 0 417 推薦指數:
最近師弟在做DQN的實驗,由於是強化學習方面的東西,正好和我現在的研究方向一樣於是我便幫忙跑了跑實驗,於是就有了今天的這個內容。 首先在github上進行搜尋,如下圖: 發現第一個星數最 ...
這個是平時在實驗室講reinforcement learning 的時候用到PPT, 交期末作業、匯報都是一直用的這個,覺得比較不錯,保存一下,也為分享,最早該PPT源於師弟匯報所做。 ...
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 ...
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:1710.02298v1 [cs.AI] 6 Oct 2017 (AAAI 2018) Abstract ...
上篇總結了 Model-Free Predict 問題及方法,本文內容介紹 Model-Free Control 方法,即 "Optimise the value function of an unknown MDP"。 在這里說明下,Model-Free Predict/Control ...
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! Plos Computational Biology, 2013 Abstract 動物會重復獎勵的行為,但基於獎 ...
Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning ICML 2016 Best Paper 摘要:本文的貢獻點主要是在 DQN 網絡結構上,將卷積神經網絡提出的特征,分為兩路走,即:the state ...
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 ...