[Reinforcement Learning] Model-Free Prediction

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A neural reinforcement learning model for tasks with unknown time delays

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 我们提出了一个基于生物学的神经模型,能够在复杂的任务中执行强化学习.该模型的独特之处在于,它能够在一个动作.状态转换和奖励之间存在未知且可变的时间延迟的环境中,解决需要智能体执行一系列未得到奖励的动作以达到目标的任务.具体来说,这是第一个能够在半马尔可夫决策过程(Semi-Markov Decision Process,SMDP)框架内发挥作用的强化学习神经模型.我们认为,当前建模工作的这种扩展为人类决策的日益复杂的…

Understanding dopamine and reinforcement learning: The dopamine reward prediction error hypothesis

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…

[Reinforcement Learning] Model-Free Prediction

上篇文章介绍了 Model-based 的通用方法--动态规划,本文内容介绍 Model-Free 情况下 Prediction 问题,即 "Estimate the value function of an unknown MDP". Model-based:MDP已知,即转移矩阵和奖赏函数均已知 Model-Free:MDP未知蒙特卡洛学习蒙特卡洛方法(Monte-Carlo Methods,简称MC)也叫做蒙特卡洛模拟,是指使用随机数(或更常见的伪随机数)来解决很多计算问题的…

(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…

《DRN: A Deep Reinforcement Learning Framework for News Recommendation》强化学习推荐系统

摘要新闻推荐系统中,新闻具有很强的动态特征(dynamic nature of news features),目前一些模型已经考虑到了动态特征. 一:他们只处理了当前的奖励(ctr);. 二:有一些模型利用了用户的反馈,如用户返回的频率.(user feedback other than click / no click labels (e.g., how frequentuser returns) ); 三:会给用户推送一些内容类似的新闻,用户看多了会无聊. 为了解决上述问题,我们提出了DQ…

论文笔记：Learning how to Active Learn: A Deep Reinforcement Learning Approach

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…

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,…

[转]Introduction to Learning to Trade with Reinforcement Learning

Introduction to Learning to Trade with Reinforcement Learning http://www.wildml.com/2018/02/introduction-to-learning-to-trade-with-reinforcement-learning/ Thanks a lot to @aerinykim, @suzatweet and @hardmaru for the useful feedback! The academic Deep…

Introduction to Learning to Trade with Reinforcement Learning

http://www.wildml.com/2015/12/implementing-a-cnn-for-text-classification-in-tensorflow/ The academic Deep Learning research community has largely stayed away from the financial markets. Maybe that’s because the finance industry has a bad reputation,…

Machine Learning Algorithms Study Notes(5)—Reinforcement Learning

Reinforcement Learning 对于控制决策问题的解决思路:设计一个回报函数(reward function),如果learning agent(如上面的四足机器人.象棋AI程序)在决定一步后,获得了较好的结果,那么我们给agent一些回报(比如回报函数结果为正),得到较差的结果,那么回报函数为负.比如,四足机器人,如果他向前走了一步(接近目标),那么回报函数为正,后退为负.如果我们能够对每一步进行评价,得到相应的回报函数,那么就好办了,我们只需要找到一条回报值最大的路径(每步的回…