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论文笔记之：Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning

Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning ICML 2016 深度强化学习最近被人发现貌似不太稳定,有人提出很多改善的方法,这些方法有很多共同的 idea:一个 online 的 agent 碰到的观察到的数据序列是非静态的,然后就是,online的 RL 更新是强烈相关的.通过将 agent 的数据存储在一个 experience replay 单元中,数据可以从不同的时间步骤上,批处理或者随机采样.这种方法可以降低 non-st…

Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning(A3C)

Mnih, Volodymyr, et al. "Asynchronous methods for deep reinforcement learning." International Conference on Machine Learning. 2016. DeepMind rl系列文章之一. 他们提出了一个简单的轻量级框架,使得deep rl能通过异步更新进行训练.在单个多核CPU上只用了一半的训练时间,取得了优于以前模型在GPU上的训练结果.另外,该框架也支持连续输出的控制任…

Asynchronous Methods for Deep 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! ICML 2016 Abstract 我们提出了一个概念上简单且轻量级的深度强化学习框架,该框架使用异步梯度下降来优化深度神经网络控制器.我们提出了四种标准强化学习算法的异步变体,并表明并行参与者学习器对训练具有稳定作用,允许所有四种方法成功训练神经网络控制器.性能最佳的方法是actor-critic的异步变体,它超越了Atari领域的当前最先进技术,同时在单个多核CPU而不是GPU上训练了一半的时间.此外,我们展示了异步actor-…

(zhuan) Deep Reinforcement Learning Papers

Deep Reinforcement Learning Papers A list of recent papers regarding deep reinforcement learning. The papers are organized based on manually-defined bookmarks. They are sorted by time to see the recent papers first. Any suggestions and pull requests…

【资料总结】| Deep Reinforcement Learning 深度强化学习

在机器学习中,我们经常会分类为有监督学习和无监督学习,但是尝尝会忽略一个重要的分支,强化学习.有监督学习和无监督学习非常好去区分,学习的目标,有无标签等都是区分标准.如果说监督学习的目标是预测,那么强化学习就是决策,它通过对周围的环境不断的更新状态,给出奖励或者惩罚的措施,来不断调整并给出新的策略.简单来说,就像小时候你在不该吃零食的时间偷吃了零食,你妈妈知道了会对你做出惩罚,那么下一次就不会犯同样的错误,如果遵守规则,那你妈妈兴许会给你一些奖励,最终的目标都是希望你在该吃饭的时候吃饭,该吃零食…

[DQN] What is Deep Reinforcement Learning

已经成为DL中专门的一派,高大上的样子 Intro: MIT 6.S191 Lecture 6: Deep Reinforcement Learning Course: CS 294: Deep Reinforcement Learning Jan 18: Introduction and course overview (Levine, Finn, Schulman) Slides: Levine Slides: Finn Slides: Schulman Video Why deep rei…

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,…

深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）入门：RL base & DQN-DDPG-A3C introduction

转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/25239682 过去的一段时间在深度强化学习领域投入了不少精力,工作中也在应用DRL解决业务问题.子曰:温故而知新,在进一步深入研究和应用DRL前,阶段性的整理下相关知识点.本文集中在DRL的model-free方法的Value-based和Policy-base方法,详细介绍下RL的基本概念和Value-based DQN,Policy-based DDPG两个主要算法,对目前state-of-art的算法(A3C)详细介绍,其他…

(转) Playing FPS games with deep reinforcement learning

Playing FPS games with deep reinforcement learning 博文转自:https://blog.acolyer.org/2016/11/23/playing-fps-games-with-deep-reinforcement-learning/ When I wrote up 'Asynchronous methods for deep learning' last month, I made a throwaway remark that after…

(转) Deep Reinforcement Learning: Playing a Racing Game

Byte Tank Posts Archive Deep Reinforcement Learning: Playing a Racing Game OCT 6TH, 2016 Agent playing Out Run, session 201609171218_175epsNo time limit, no traffic, 2X time lapse Above is the built deep Q-network (DQN) agent playing Out Run, trained…