Simple statistical gradient following algorithms for connectionist reinforcement learning 發表於 年，是一個比較久遠的論文，因為前幾天寫了博文： 論文 policy gradient methods for reinforcement learning with function approximation ...
2020-11-05 09:08 0 765 推薦指數：
最近在在學習強化學習方面的東西， 對於現有的很多文章中關於強化學習的知識很是不理解，很多都是一個公式套一個公式，也沒有什么太多的解釋，感覺像是在看天書一般，經過了較長時間的掙扎最后決定從一些基礎的東西開始入手，於是便有了這篇論文的發現。 Learning from Delayed ...
最近組會匯報，由於前一陣聽了中科院的教授講解過這篇論文，於是想到以這篇論文為題做了學習匯報。論文《policy-gradient-methods-for-reinforcement-learning-with-function-approximation 》雖然發表的時間很早，但是確實很有影響性 ...
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 ...
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 ...
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 ...
Hierarchical Object Detection with Deep Reinforcement Learning NIPS 2016 WorkShop Paper : https://arxiv.org/pdf/1611.03718v1.pdf ...
摘要 神經網絡在多個領域都取得了不錯的成績，但是神經網絡的合理設計卻是比較困難的。在本篇論文中，作者使用 遞歸網絡去省城神經網絡的模型描述，並且使用 增強學習訓練RNN，以使得生成得到的模型在驗證集上取得最大的准確率。 在 CIFAR-10數據集上，基於本文提出的方法生成的模型在測試集上得 ...
