【reinforcement learning常用的游戏环境，gym框架使用的标准Atari游戏集合】的更多相关文章

18 Issues in Current Deep Reinforcement Learning from ZhiHu

深度强化学习的18个关键问题 from: https://zhuanlan.zhihu.com/p/32153603 85 人赞了该文章 深度强化学习的问题在哪里?未来怎么走?哪些方面可以突破? 这两天我阅读了两篇篇猛文A Brief Survey of Deep Reinforcement Learning 和 Deep Reinforcement Learning: An Overview ,作者排山倒海的引用了200多篇文献,阐述强化学习未来的方向.原文归纳出深度强化学习中的常见科学问题,…

Discovering Reinforcement Learning Algorithms

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! arXiv:2007.08794v1 [cs.LG] 17 Jul 2020 Abstract 强化学习(RL)算法根据经过多年研究手动发现的几种可能规则之一来更新智能体的参数.从数据中自动发现更新规则可能会导致效率更高的算法,或者更适合特定环境的算法.尽管已经进行了尝试来应对这一重大的科学挑战,但是仍然存在一个未决的问题,即发现RL基本概念的替代方法(例如价值函数和时序差分学习)是否可行.本文介绍了一种新的元学习方法,该方法通过与一…

Statistics and Samples in Distributional Reinforcement Learning

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! arXiv:1902.08102v1 [stat.ML] 21 Feb 2019 Abstract 我们通过递归估计回报分布的统计量,提供了一个统一的框架,用于设计和分析分布强化学习(DRL)算法.我们的主要见识在于,可以将DRL算法分解为一些统计量估计和一种方法的组合,该方法插补与该统计集一致的回报分布.有了这种新的理解,我们就能对现有DRL算法进行改进的分析,并基于对回报分布期望的估计来构造新的算法(EDRL).我们将EDRL与各…

(转) Deep Learning in a Nutshell: Reinforcement Learning

Deep Learning in a Nutshell: Reinforcement Learning   Share: Posted on September 8, 2016by Tim Dettmers No CommentsTagged Deep Learning, Deep Neural Networks, Machine Learning,Reinforcement Learning This post is Part 4 of the Deep Learning in a Nutsh…

转:高层游戏引擎——基于OGRE所实现的高层游戏引擎框架

高层游戏引擎——基于OGRE所实现的高层游戏引擎框架 这是意念自己的毕业论文,在一个具体的实践之中,意念主要负责的是物件和GUI之外的其他游戏系统.意念才学疏陋,望众位前辈不吝赐教.由于代码质量不高.环境很难于配置.资源包过大等问题,意念暂先不提供代码和程序,未来有时间的时候组织一下这些曾经的代码,再向外发布. 文过三月,也有些新的想法,以后会慢慢跟大家聊的,欢迎拍砖哦^_^. 关键字与术语: 游戏. 游戏引擎 .高层引擎.规则 .场景.物件.Terrain(地形).解释器 .Applicati…

github上DQN代码的环境搭建，及运行（Human-Level Control through Deep Reinforcement Learning）conda配置

最近师弟在做DQN的实验,由于是强化学习方面的东西,正好和我现在的研究方向一样于是我便帮忙跑了跑实验,于是就有了今天的这个内容. 首先在github上进行搜寻,如下图: 发现第一个星数最多,而且远高于其它的项目,于是拉取这个链接: https://github.com/devsisters/DQN-tensorflow 本篇博客主要是讲解一下该代码运行环境的如何搭建,采用  conda 配置. 首先看下  README  上的内容, 主要是requirement最重要: 考虑到运行的兼容性,于是…

Deep Reinforcement Learning: Pong from Pixels

这是一篇迟来很久的关于增强学习(Reinforcement Learning, RL)博文.增强学习最近非常火!你一定有所了解,现在的计算机能不但能够被全自动地训练去玩儿ATARI(译注:一种游戏机)游戏(直接输入游戏的原生的像素数据),还能击败围棋的世界冠军.模拟四足动物上蹿下跳.机器人还能学习如何进行复杂的控制任务,甚至比直接编写的程序效果还要好.这些在各个方面的领先都应该被归功于增强学习遍地开花般的研究.我本人在过去几年中也对增强学习非常感兴趣:我完成了Richard Sutton的书,看…

[Reinforcement Learning] 强化学习介绍

随着AlphaGo和AlphaZero的出现,强化学习相关算法在这几年引起了学术界和工业界的重视.最近也翻了很多强化学习的资料,有时间了还是得自己动脑筋整理一下. 强化学习定义 先借用维基百科上对强化学习的标准定义: 强化学习(Reinforcement Learning,简称RL)是机器学习中的一个领域,强调如何基于环境而行动,以取得最大化的预期利益. 从本质上看,强化学习是一个通用的问题解决框架,其核心思想是 Trial & Error. 强化学习可以用一个闭环示意图来表示: 强化学习四元素…

Reinforcement Learning, Fast and Slow

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! 1 DeepMind, London, UK2 University College London, London, UK3 Princeton University, Princeton, NJ, USA*Correspondence: botvinick@google.com (M. Botvinick). Trends in Cognitive Sciences, May 2019, Vol. 23, No. 5 https:/…

Improved robustness of reinforcement learning policies upon conversion to spiking neuronal network platforms applied to Atari Breakout game

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! arXiv:1903.11012v3 [cs.LG] 19 Aug 2019 Neural Networks, 25 November 2019 Abstract 深度强化学习(RL)在可以通过训练过的策略解决的任务上表现了出色的性能.在使用多层神经网络(NN)的前沿机器学习方法中,它起着主导作用.同时,深度RL要求对噪声的高灵敏度,不完整和误导输入数据.遵循生物学直觉,我们将使用脉冲神经网络(SNN)来解决深度RL解决方案的一些不足…