引入 智能 人工智能 强化学习初印象 强化学习的相关资料 经典书籍推荐:<Reinforcement Learning:An Introduction(强化学习导论)>(强化学习教父Richard Sutton 的经典教材) 经典理论课程推荐: 2015 David Silver经典强化学习公开课. UC Berkeley CS285 .斯坦福 CS234 伯克利2018 Deep RL课程:http://rail.eecs.berkeley.edu/deeprlcourse/ 强化学习经典论

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

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

在强化学习(八)价值函数的近似表示与Deep Q-Learning中,我们讲到了Deep Q-Learning(NIPS 2013)的算法和代码,在这个算法基础上,有很多Deep Q-Learning(以下简称DQN)的改进版,今天我们来讨论DQN的第一个改进版Nature DQN(NIPS 2015). 本章内容主要参考了ICML 2016的deep RL tutorial和Nature DQN的论文. 1. DQN(NIPS 2013)的问题 在上一篇我们已经讨论了DQN(NIPS 2013

原文地址: https://www.cnblogs.com/pinard/p/9756075.html ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 在强化学习(八)价值函数的近似表示与Deep Q-Learning中,我们讲到了Deep Q-Learning(NIPS 2013)的算法和代码,在这个算法基础上,有很多Deep Q-Le

Deep Reinforcement Learning for Visual Object Tracking in Videos 论文笔记 arXiv 摘要:本文提出了一种 DRL 算法进行单目标跟踪,算是单目标跟踪中比较早的应用强化学习算法的一个工作.  在基于深度学习的方法中,想学习一个较好的 robust spatial and temporal representation for continuous video data 是非常困难的.  尽管最近的 CNN based tracke

The manuscript of Deep Reinforcement Learning is available now! It makes significant improvements to Deep Reinforcement Learning: An Overview, which has received 100+ citations, by extending its latest version more than one year ago from 70 pages to

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

本文转自:http://mp.weixin.qq.com/s/aAHbybdbs_GtY8OyU6h5WA 专题 | 深度强化学习综述:从AlphaGo背后的力量到学习资源分享(附论文) 原创 2017-01-28 Yuxi Li 机器之心 选自arXiv 作者:Yuxi Li 编译:Xavier Massa.侯韵楚.吴攀   摘要 本论文将概述最近在深度强化学习(Deep Reinforcement Learning)方面喜人的进展.本文将从深度学习及强化学习的背景知识开始,包括了对实验平台的

声明:本文翻译自Vishal Maini在Medium平台上发布的<Machine Learning for Humans>的教程的<Part 5: Reinforcement Learning>的英文原文(原文链接).该翻译都是本人(tomqianmaple@outlook.com)本着分享知识的目的自愿进行的,欢迎大家交流! 关键词:探索和利用.马尔科夫决策过程.Q-Learning.策略学习.深度增强学习. [Update 9/2/17] 现在本系列教程已经出了电子书了,可以

转自:http://blog.evjang.com/2017/01/nips2016.html           Eric Jang Technology, A.I., Careers               Monday, January 2, 2017 Summary of NIPS 2016   The 30th annual Neural Information Processing Systems (NIPS) conference took place in Barcelona

Autoware https://github.com/CPFL/Autoware.git Open-source software for urban autonomous driving "For safe use, we provide a ROSBAG-based simulation method for those who do not own real autonomous vehicles." Repo for Predicting Steering Wheel htt

Talk NVIDIA at CES 2016 - Self Driving Cars and Deep Learning GPUs Projects Autoware Open-source software for urban autonomous driving Repo for Predicting Steering Wheel TensorFlow implementation based on End to End Learning for Self-Driving Cars. Th

在强化学习(十五) A3C中,我们讨论了使用多线程的方法来解决Actor-Critic难收敛的问题,今天我们不使用多线程,而是使用和DDQN类似的方法:即经验回放和双网络的方法来改进Actor-Critic难收敛的问题,这个算法就是是深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,以下简称DDPG). 本篇主要参考了DDPG的论文和ICML 2016的deep RL tutorial. 1. 从随机策略到确定性策略 从DDPG这个名字看,它是由D(Dee

在强化学习(十四) Actor-Critic中,我们讨论了Actor-Critic的算法流程,但是由于普通的Actor-Critic算法难以收敛,需要一些其他的优化.而Asynchronous Advantage Actor-critic(以下简称A3C)就是其中比较好的优化算法.本文我们讨论A3C的算法原理和算法流程. 本文主要参考了A3C的论文,以及ICML 2016的deep RL tutorial. 1. A3C的引入 上一篇Actor-Critic算法的代码,其实很难收敛,无论怎么调参

在强化学习(十一) Prioritized Replay DQN中,我们讨论了对DQN的经验回放池按权重采样来优化DQN算法的方法,本文讨论另一种优化方法,Dueling DQN.本章内容主要参考了ICML 2016的deep RL tutorial和Dueling DQN的论文<Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning>(ICML 2016). 1. Dueling DQN的优化点考虑 在前面讲到的DDQN中,

在强化学习(九)Deep Q-Learning进阶之Nature DQN中,我们讨论了Nature DQN的算法流程,它通过使用两个相同的神经网络,以解决数据样本和网络训练之前的相关性.但是还是有其他值得优化的点,文本就关注于Nature DQN的一个改进版本: Double DQN算法(以下简称DDQN). 本章内容主要参考了ICML 2016的deep RL tutorial和DDQN的论文<Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning

在强化学习(十)Double DQN (DDQN)中,我们讲到了DDQN使用两个Q网络,用当前Q网络计算最大Q值对应的动作,用目标Q网络计算这个最大动作对应的目标Q值,进而消除贪婪法带来的偏差.今天我们在DDQN的基础上,对经验回放部分的逻辑做优化.对应的算法是Prioritized Replay DQN. 本章内容主要参考了ICML 2016的deep RL tutorial和Prioritized Replay DQN的论文<Prioritized Experience Replay>(I

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

A curated list of Artificial Intelligence (AI) courses, books, video lectures and papers. Updated 2018 Copied from: https://medium.com/datadriveninvestor/a-curated-list-of-artificial-intelligence-ai-courses-books-video-lectures-and-papers-d2f584ca14f