1 前言 Deep Reinforcement Learning可以说是当前深度学习领域最前沿的研究方向,研究的目标即让机器人具备决策及运动控制能力.话说人类创造的机器灵活性还远远低于某些低等生物,比如蜜蜂..DRL就是要干这个事,而是关键是使用神经网络来进行决策控制. 因此,考虑了一下,决定推出DRL前沿系列,第一时间推送了解到的DRL前沿,主要是介绍最新的研究成果,不讲解具体方法(考虑到博主本人也没办法那么快搞懂).也因此,本文对于完全不了解这个领域,或者对这个领域感兴趣的童鞋都适合阅读.…

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…

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…

Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning ICML 2016 Best Paper 摘要:本文的贡献点主要是在 DQN 网络结构上,将卷积神经网络提出的特征,分为两路走,即:the state value function 和 the state-dependent action advantage function. 这个设计的主要特色在于 generalize learning across actions w…

Apparently, this ongoing work is to make a preparation for futural research on Deep Reinforcement Learning. The goal of this work is to build a simulation platform that can insert the Deep Reinforcement Learning algorithms as a robot motion planning…

Andrej Karpathy blog About Hacker's guide to Neural Networks Deep Reinforcement Learning: Pong from Pixels May 31, 2016 This is a long overdue blog post on Reinforcement Learning (RL). RL is hot! You may have noticed that computers can now automatica…

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…

Reinforcement-Learning-Introduction-Adaptive-Computation http://incompleteideas.net/book/bookdraft2017nov5.pdf http://incompleteideas.net/book/ebook/the-book.html https://www.amazon.com/Reinforcement-Learning-Introduction-Adaptive-Computation/dp/0262…

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…

Learning how to Active Learn: A Deep Reinforcement Learning Approach 2018-03-11 12:56:04 1. Introduction: 对于大部分 NLP 的任务,得到足够的标注文本来进行模型的训练是一个关键的瓶颈.所以,active learning 被引入到 NLP 任务中以最小化标注数据的代价.AL 的目标是通过识别一小部分数据来进行标注,以此来降低 cost,选来最小化监督模型的精度. 毫无疑问的是,AL 对于其…