//Katniss的征程

Hi，这是第四篇算法简介呀！论文链接：Self-Attention with Relative Position Representations，2018文章概述  Vaswani等人提出了只用注意力机制的Transformer，没有显式地建立相对位置或绝对位置信息的模型。这篇文章提出了一种有效地将相对位置表示纳入Transformer的Self-Attention中的方法。  在Tran...

Hi，这是第一篇算法简介呀论文链接: “Human-level control through deep reinforcement learning”.文章概述  本文首次提出了一种深度学习模型，利用强化学习的方法，直接从高维的感知输入中学习控制策略。  DL算法需要大量手工标记数据，而RL中从输入到获得reward信号存在稀疏、有噪声和延迟的问题。DL算法假设data是独立的；而在RL...

Hi，这是第二篇算法简介呀论文链接：“Continuous control with deep reinforcement learning.” 文章概述公式理解伪代码分析试验结果分析代码实现

Hi，论文翻译仅供参考，想了解细节还是建议阅读原文论文链接：Actor-Attention-Critic for Multi-Agent Reinforcement Learning引入注意力机制的Actor-Critic多智能体强化学习算法摘要  多智能体场景中的强化学习对于实际应用程序非常重要，但它带来的挑战超出了单智能体场景中的挑战。我们提出了一个在多智能体环境中分散训练策略的Act......

Hi，这是第三篇算法简介呀论文链接：Soft Actor-Critic:Off-Policy Maximum Entropy Deep Reinforcement Learning with a Stochastic Actor，2018，ICML文章概述  强化学习的两个主要挑战是高样本复杂性和收敛性脆弱。在这篇文章中，提出了一个基于最大熵框架的actor-critic离线策略的深度强化学...