Deep Reinforcement Learning 入门

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

1. 知乎上关于DQN入门的一个系列文章: DQN 从入门到放弃 2. 入门Paper 2.1 Playing Atari with Deep Reinforcement Learning DeepMind在NIPS 2013上发表的一文,在该文中第一次提出Deep Reinforcement Learning 这个名称,并且提出DQN(Deep Q-Network)算法,实现从纯图像输入完全通过学习来玩Atari游戏的成果 2.2 Human-level Control through Dee

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

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)

Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning Google DeepMind Abstract 主流的 Q-learning 算法过高的估计在特定条件下的动作值.实际上,之前是不知道是否这样的过高估计是 common的,是否对性能有害,以及是否能从主体上进行组织.本文就回答了上述的问题,特别的,本文指出最近的 DQN 算法,的确存在在玩 Atari 2600 时会 suffer from substantial overestimation

Playing FPS games with deep reinforcement learning 博文转自:https://blog.acolyer.org/2016/11/23/playing-fps-games-with-deep-reinforcement-learning/ When I wrote up 'Asynchronous methods for deep learning' last month, I made a throwaway remark that after

Byte Tank Posts Archive Deep Reinforcement Learning: Playing a Racing Game OCT 6TH, 2016 Agent playing Out Run, session 201609171218_175epsNo time limit, no traffic, 2X time lapse Above is the built deep Q-network (DQN) agent playing Out Run, trained

Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning ICML 2016 Best Paper Google DeepMind Abstract: 本文是 ICML 2016 的最佳论文之一,又是出自 Google DeepMind. 最近几年,在 reinforcement learning 上关于 deep representation 有取得了很大的成功.然而,许多这些应用都是利用传统的网络架构,例如:神经网络,LSTM

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