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! Abstract 在中脑多巴胺能神经元的研究中取得了许多最新进展.要了解这些进步以及它们之间的相互关系,需要对作为解释框架并指导正在进行的实验探究的计算模型有深刻的理解.现在,理论和实验的这种相互交织非常清楚地表明,中脑多巴胺神经元的阶段性活动为突触改变提供了一个整体机制.这些突触改变反过来又为特定类别的强化学习机制提供了机械基础,而强化学习机制现在似乎已成为人类和动物行为的基础.这篇综述既描述了该结论的关键经验性发现,也描述了得出此…

Deep Reinforcement Learning Based Trading Application at JP Morgan Chase https://medium.com/@ranko.mosic/reinforcement-learning-based-trading-application-at-jp-morgan-chase-f829b8ec54f2 FT released a story today about the new application that will op…

Multi-Agent Reinforcement Learning Based Frame Sampling for Effective Untrimmed Video Recognition ICCV 2019 (oral) 2019-08-01 15:08:19 Paper:https://arxiv.org/abs/1907.13369 1. Backgroud and Motivation: 本文提出一种基于多智能体强化学习的未裁剪视频识别模型,来自适应的从未裁剪视频中,截取出样本视频…

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…

C51算法理论上用Wasserstein度量衡量两个累积分布函数间的距离证明了价值分布的可行性,但在实际算法中用KL散度对离散支持的概率进行拟合,不能作用于累积分布函数,不能保证Bellman更新收敛:且C51算法使用价值分布的若干个固定离散支持,通过调整它们的概率来构建价值分布. 而分位数回归(quantile regression)的distributional RL对此进行了改进.首先,使用了C51的"转置",即固定若干个离散支持的均匀概率,调整离散支持的位置:引入分位数回归的思…

本文主要研究了分布式强化学习,利用价值分布(value distribution)的思想,求出回报\(Z\)的概率分布,从而取代期望值(即\(Q\)值). Q-Learning Q-Learning的目标是近似Q函数,即在策略\(\pi\)下回报\(Z_t\)的期望值: \[Q^{\pi}(s,a)=\mathbb{E}[Z_t|s,a] \] Q-Learning的核心是Bellman方程.它可以通过时序差分学习迭代更新Q函数 \[Q^{\pi}(s,a)=r+\gamma \max_{a'}…

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! Nature 2020 汇报PPT: 链接:https://pan.baidu.com/s/1RWx6miX6iZUNgNfV9B69FQ 提取码:x5cz 基础概念: 分位数:https://www.zhihu.com/question/67763556 线性回归检验:https://www.cnblogs.com/tinglele527/p/12015449.html https://www.zhihu.com/question/…

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:1707.06887v1 [cs.LG] 21 Jul 2017 In International Conference on Machine Learning (2017). Abstract 在本文中,我们争论了价值分布的根本重要性:强化学习智能体获得的随机回报的分布.这与强化学习的通用方法形成对比,后者是对这种回报或价值的期望进行建模的方法.尽管已有大量研究价值分布的文献,但迄今为止,它一直被用于特定目的,例如实现风…

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:1710.10044v1 [cs.AI] 27 Oct 2017 In AAAI Conference on Artificial Intelligence (2018). Abstract 在强化学习中,智能体通过采取动作并观察下一个状态和奖励来与环境交互.当概率采样时,这些状态转换,奖励和动作都会在观察到的长期回报中引起随机性.传统强化学习算法会对此随机性求均值以估计价值函数.在本文中,我们以最近的工作为基础,该工作提…

Dictionary Learning Tools for Matlab. 1. 简介 字典 D∈RN×K(其中 K>N),共有 k 个原子,x∈RN×1 在字典 D 下的表示为 w,则获取较为稀疏的 w 的稀疏逼近问题如下表示: wopt=argminw∥w∥p+γ∥x−Dw∥22p∈{0,1} γ 越大,得到的解越稠密(dense). p=0,通过 MP(matching pursuit)匹配追踪算法求解,比如 ORMP(order recursive matching pursuit):…