深度强化学习Deep Reinforcement Learning 学习过程流水账

2016/10/23

这篇文章和那篇三维重建的流水账一样，用来记录一些关键资料来源和发牢骚。

Python怎么学上手快，够用？

神经网络怎么上手？

强化学习怎么上手？

目标驱动，先去看用Python写的强化学习的代码，再去看一些实现各种神经网络的Python代码。再看两种融合的代码。

熟悉工作环境和工作所用工具，比如Tensorflow之类的。

时间： 2024-10-14 23:02:21

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Deep Reinforcement Learning 基础知识（DQN方面）

Introduction 深度增强学习Deep Reinforcement Learning是将深度学习与增强学习结合起来从而实现从Perception感知到Action动作的端对端学习的一种全新的算法.简单的说,就是和人类一样,输入感知信息比如视觉,然后通过深度神经网络,直接输出动作,中间没有hand-crafted工作.深度增强学习具备使机器人实现完全自主的学习一种甚至多种技能的潜力. 虽然将深度学习和增强学习结合的想法在几年前就有人尝试,但真正成功的开端是DeepMind在NIPS 201

论文：利用深度强化学习模型定位新物体(VISUAL SEMANTIC NAVIGATION USING SCENE PRIORS)

这是一篇被ICLR 2019 接收的论文.论文讨论了如何利用场景先验知识 (scene priors)来定位一个新场景(novel scene)中未曾见过的物体(unseen objects).举例来说,在「厨房」这一场景中,有一张图片显示「苹果」在冰箱的储物架上,同为水果的物体,如「橙子」,会出现在场景的哪个位置呢?论文提出了用基于强化学习的方法来定位「橙子」. 论文:VISUAL SEMANTIC NAVIGATION USING SCENE PRIORS 论文作者:Wei Yang , X

深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）入门：RL base & DQN-DDPG-A3C introduction

转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/25239682 过去的一段时间在深度强化学习领域投入了不少精力,工作中也在应用DRL解决业务问题.子曰:温故而知新,在进一步深入研究和应用DRL前,阶段性的整理下相关知识点.本文集中在DRL的model-free方法的Value-based和Policy-base方法,详细介绍下RL的基本概念和Value-based DQN,Policy-based DDPG两个主要算法,对目前state-of-art的算法(A3C)详细介绍,其他

深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）的资源

来源:http://wanghaitao8118.blog.163.com/blog/static/13986977220153811210319/ Google的Deep Mind团队2013年在NIPS上发表了一篇牛x闪闪的文章,亮瞎了好多人眼睛,不幸的是我也在其中.前一段时间收集了好多关于这方面的资料,一直躺在收藏夹中,目前正在做一些相关的工作(希望有小伙伴一起交流). 一.相关文章关于DRL,这方面的工作基本应该是随着深度学习的爆红最近才兴起的,做这方面的研究的一般都是人工智能领域的大

【干货总结】| Deep Reinforcement Learning 深度强化学习

在机器学习中,我们经常会分类为有监督学习和无监督学习,但是尝尝会忽略一个重要的分支,强化学习.有监督学习和无监督学习非常好去区分,学习的目标,有无标签等都是区分标准.如果说监督学习的目标是预测,那么强化学习就是决策,它通过对周围的环境不断的更新状态,给出奖励或者惩罚的措施,来不断调整并给出新的策略.简单来说,就像小时候你在不该吃零食的时间偷吃了零食,你妈妈知道了会对你做出惩罚,那么下一次就不会犯同样的错误,如果遵守规则,那你妈妈兴许会给你一些奖励,最终的目标都是希望你在该吃饭的时候吃饭,该吃零食

Deep Reinforcement Learning 深度增强学习资源

1 学习资料增强学习课程 David Silver (有视频和ppt): http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Silver/web/Teaching.html 最好的增强学习教材: Reinforcement Learning: An Introduction https://webdocs.cs.ualberta.ca/~sutton/book/the-book.html 深度学习课程 (有视频有ppt有作业) https://www.cs.ox.ac.uk/p

深度强化学习之：模仿学习（imitation learning）

深度强化学习之:模仿学习(imitation learning) 2017.12.10 本文所涉及到的模仿学习,则是从给定的展示中进行学习.机器在这个过程中,也和环境进行交互,但是,并没有显示的得到 reward.在某些任务上,也很难定义 reward.如:自动驾驶,撞死一人,reward为多少,撞到一辆车,reward 为多少,撞到小动物,reward 为多少,撞到 X,reward 又是多少,诸如此类...而某些人类所定义的 reward,可能会造成不可控制的行为,如:我们想让 agent

repost: Deep Reinforcement Learning

From: http://wanghaitao8118.blog.163.com/blog/static/13986977220153811210319/ accessed 2016-03-10 深度强化学习(Deep Reinforcement Learning)的资源 Google的Deep Mind团队2013年在NIPS上发表了一篇牛x闪闪的文章,亮瞎了好多人眼睛,不幸的是我也在其中.前一段时间收集了好多关于这方面的资料,一直躺在收藏夹中,目前正在做一些相关的工作(希望有小伙伴一起交流)

Playing Atari with Deep Reinforcement Learning

这是一篇论文,原地址在: https://arxiv.org/abs/1312.5602 我属于边看便翻译,边理解,将他们记录在这里: Abstract: 我们提出了第一个深学习模型,成功地学习控制策略直接从高维感官输入使用强化学习.该模型是一个卷积神经网络,用Q-学习的变体训练,其输入是原始像素,其输出是估计未来的值函数.我们运用我们的方法在Atari 2600 游戏中测试,没有调整结构或学习的算法.我们发现它比所有之前的方法都好,比人类专家玩得都厉害. 1 Introduction 直接从高