rl
2021-6-5 2:54
下载PDF摘要：钢筋学习（RL）通常涉及估计阶段策略或单步模型，利用马尔可夫属性及时解决问题。但是，我们还可以将RL视为一个定义问题问题，目标是预测一系列动作，即将其释放到一系列高奖励。通过这种方式查看，它是诱人的，无论是强大的，高容量序列预测模型是否在其他域名，如自然语言处理，也可以为RL问题提供和有效的解决方案。......
2020-10-14 8:39
强化学习(RL)最常用的两种观点是最优化和动态规划。计算不可微期望报酬目标的梯度的方法，如强化技巧，通常归入优化角度，而使用TD学习或Q学习的方法是动态规划方法。虽然这些方法在最近几年已经取得了相当大的成功，但这些方法在应用于新问题方面仍然具有相当的挑战性。相比之下，深度监督学习非常成功，因此我们可能会问：我们可以使......
2020-9-22 13:35
端到端深度强化学习(DRL)是计算机视觉领域的一种趋势训练方法，在解决以前被认为遥不可及的一系列复杂任务方面已经被证明是成功的。端到端DRL现在正被应用于从真实世界和模拟机器人到复杂视频游戏的各个领域。然而，尽管端到端的DRL方法很有吸引力，但大多数方法都严重依赖奖励功能来学习视觉特征。这意味着，当奖励稀少时，功能学......
2020-8-22 19:33
人们对深度强化学习(DRL)的研究兴趣激增，因为它在游戏和机器人控制等应用中取得了广泛认可的成功。DRL的新进展也为复杂的人体运动控制过程的建模以及对一系列人体运动的预测和控制奠定了基础。在新发表的“神经机械仿真中人体运动控制建模的深度强化学习”一文中，来自斯坦福大学、加州大学伯克利分校和芝加哥大学的研究人员回顾了神......
2020-6-16 9:3
下载PDF摘要：深度强化学习(RL)的最新进展已经在许多双人零和游戏中取得了相当大的进步，如围棋、扑克和星际争霸。这类游戏的纯对抗性本质允许RL方法在概念上的简单和原则性的应用。然而，现实世界的设置是多智能体的，智能体交互是共同兴趣和竞争方面的复杂混合物。我们来看一款名为“外交”(Diplomacy)的7人棋盘游戏，......