Reinforcement Learning学习总结

最新推荐文章于 2024-09-06 03:41:12 发布
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分类专栏： DL RL 文章标签： 强化学习 Actor-Critic算法 算法 预测
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/dlphay/article/details/70103761
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强化学习是需要建立一个存在大量表征学习参数的世界模拟器（World Simulator），模拟真实世界的逻辑和原理，它的目的和作用是：让机器（Agent）能够了解并且预测世界的规律，通过预测和规划，具备理性的逻辑分析能力。

Actor-Critic算法思想：对于一个系统，从状态输入到决策输出之间，我们可以联合Policy-based和Value-based两种决策方式去改进成为新的决策方式。
强化学习Reinforcement Learning中的迁移学习与多任务学习
AI天才研究院
06-03 1004
强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种通过机器学习方法实现的智能决策技术，其核心思想是通过与环境的交互来学习最佳策略，从而实现最佳的决策效果。迁移学习（Transfer Learning, TL）是一种在已有模型或数据上进行训练的技术，能够在不同任务中取得良好的效果。多任务学习（Multi-task Learning, MTL）则是指在多个任务中同时进行学习，从而提高学习效果的方法。在强化学习领域中，迁移学习和多任务学习也受到越来越多的关注。
多智能体强化学习 (MultiAgent Reinforcement Learning)
AI天才研究院
07-09 1468
多智能体强化学习 (Multi-Agent Reinforcement Learning) 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 关键词：多智能体系统, 协作与竞争, 强化学习, 自动化决
强化学习（Reinforcement Learning）
算法channel
02-16 2034
强化学习（Reinforcement Learning）是机器学习领域的三大分支之一，另外两种是我们熟知的监督学习，和非监督学习方法。强化学习也广泛的存在于我们的日常生活工作中。比如，我...
NAS：NEURAL ARCHITECTURE SEARCH WITH REINFORCEMENT LEARNING NAS开山之作
just
01-04 512
神经网络难以设计；本文使用RNN作为controller来生成神经网络模型的描述，并用强化学习来训练RNN，以最大限度地提高在验证集上模型的准确性，从而生成高性能架构；如下图1所示，RNN作为controller生成网络架构A，以此生成的网络作为基础训练子网络，在相应的数据集上进行训练，计算精度R，计算梯度并最大化R进行反向传播更新梯度，作为奖励(reward)返回给RNN，以此来迭代优化(详细内容见强化学习)；
NEURAL ARCHITECTURE SEARCH WITH REINFORCEMENT LEARNING（NAS）
小白修炼记
09-03 771
NEURAL ARCHITECTURE SEARCH WITH REINFORCEMENT LEARNING（NAS） 本文讨论的主要问题是 At the moment, neural networks hard to design ,so we propose a new idea. 这个问题重要吗？为什么 At the present, Designing a good neural netw...
自学网络结构（一）：Neural Architecture Search With Reinforcement Learning
AI之路
11-13 1万+
论文：Neural Architecture Search With Reinforcement Learning 链接：https://arxiv.org/abs/1611.01578 代码链接：https://github.com/tensorflow/models这是ICLR2017的文章，讲述如果用强化学习（reinforcement learning）来学习一个最优的网络结构。这篇文章
Neural Architecture Search with Reinforcement Learning论文总结
xjz18298268521的博客
01-16 1万+
Neural Architecture Search with Reinforcement Learning论文总结 论文:《Neural Architecture Search with Reinforcement Learning》 网站链接（开源代码）：https://github.com/tensorflow/models 1. 概述   此论文出自google Brain并发表与
Inverse Reinforcement Learning 总结
miu~
02-03 1687
文献 逆向强化学习（Inverse Reinforcement Learning）简介 - 知乎 Deep RL Bootcamp Lecture 10B Inverse Reinforcement Learning Guided Cost Learning: Deep Inverse Optimal Control via Policy Optimization Generative Adversarial Imitation Learning Learning human behaviors
强化学习Reinforcement Learning与深度学习的结合之路
最新发布
AI天才研究院
09-06 866
强化学习Reinforcement Learning与深度学习的结合之路 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 随着人工智能技术的快速发展，强化学习（Reinforcement Learning, RL）和
DeepMind星际争霸2开源机器学习平台
dlphay的博客
09-06 5990
DeepMind 之前开源了《星际争霸2》的深度强化学习平台，这是个很好的训练环境，学起来也很有趣。下面是一份有关设置环境和训练模型的教程，基于Mac环境。我们会跑一遍训练脚本，使用Deep Q-Network解决CollectMineralShards这个mini-game。享受学习吧~
卷积神经网络之目标检测总结
dlphay的博客
07-22 2万+
传统的目标检测任务主要通过人工提取特征模型建立，常用的特征包括：HOG、SIFT、Haar等，特征提取模型之后进行支持向量机或者Adaboost的分类任务，进而得到我们所关注的目标结果。由于特征模型的局限性，我们引入卷积特征，也就是经过卷积神经网络得到的特征信息，包括浅层信息和深层信息，浅层信息指的是：前级的卷积层得到的特征图，感受野更加关注的是图像细节纹理等特征。深层信息包括：后级的卷积层卷积得到的特征图信息，在语义语境方面更加抽象的高层信息。人工神经网络是根据大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型
深度增强学习方向论文整理
凌风探梅的专栏
11-30 9169
from：https://zhuanlan.zhihu.com/p/23600620 作者：Alex-zhai 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/23600620 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 一. 开山鼻祖DQN 1. Playing Atari with Deep Reinforcem
Reinforce learning: Lecture 1 Introduction to Reinforcement Learning 学习笔记
ustc_imcl_fj的博客
03-07 922
强化学习是什么？ 首先我们先从一个简单的例子开始，大家都知道，当我们刚出生时，对地球的重力规则肯定是一无所知的，但经过摸爬滚打，我们慢慢地学会了走路，这一过程可以简化表示为：我们和地面经过多次的交互，增强了我们的能力。 强化学习主要由以下及部分组成： agent: 机器人 enviroment：环境 action：agent的行为 reward: environment 对 action的...
Reinforcement Learning学习笔记（一）综述
qq_26125863的博客
10-13 2511
强化学习是机器学习的一大分支，随着alphaGo的巨大成功，其使用的强化学习方法也逐渐成为近年来的研究热点。个人理解强化学习与一般的机器学习主要有一下几点差别，既有优势又有不足。
机器学习之强化学习的一点知识总结Reinforcement Learning
CX的blogs
07-20 1012
强化学习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reward。 强化学习和标准的监督学习之间的区别在于，它并不需要出现正确的输入/输出对，也不需要精确校正次优化的行为。强化学习更加专注于在线规划，需要在探索（在未知的领域）和遵从（现有知识）之间找到平衡。 强化学习的一些关键的特点： 1.学习者没有明确被告知下一步要做什么事情。 2.有点类似Trial-and-erro...
【干货总结】分层强化学习(HRL)全面总结
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NASNet学习笔记
xjz18298268521的博客
01-16 3万+
NASNet总结 论文：《Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition》 注   先啥都不说，看看论文的实验结果，图1和图2是NASNet与其他主流的网络在ImageNet上测试的结果的对比，图3是NASNet迁移到目标检测任务上的检测结果，从这图瞬间感觉论文的厉害之处了，值得阅读好几篇。
精华博客收藏
dlphay的博客
04-17 784
深度学习与计算机视觉系列(3)_线性SVM与SoftMax分类器  http://blog.youkuaiyun.com/han_xiaoyang/article/details/49999583
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