CS294-112 深度强化学习 秋季学期（伯克利）NO.21 Guest lecture: Aviv Tamar (Combining Reinforcement Learning and Planning)

green bar is the reward function, blue curve is the possibility of differenct trajectories if green bars are equally increased to yellow bars, the result will change! 原文地址:https://www.cnblogs.com/ecoflex/p/9085805.html

in most AC algorithms, we actually just fit value function. less common to fit Q function as well. batch:off line, monte carlo.online: bootstrap,TD 原文地址:https://www.cnblogs.com/ecoflex/p/9092566.html

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make compromise between learnt policy and minimal cost! π hat is using states π theta is using observations 原文地址:https://www.cnblogs.com/ecoflex/p/9097988.html

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近期深度强化学习领域日新月异,其中最酷的一件事情莫过于 OpenAI 和 DeepMind 训练智能体接收人类的反馈而不是传统的奖励信号.本文作者认为复现论文是提升机器学习技能的最好方式之一,所以选择了 OpenAI 论文<Deep Reinforcement Learning from Human Preferences>作为 target,虽获得最后成功,却未实现初衷.如果你也打算复现强化学习论文,那么本文经验也许是你想要的.此外,本文虽对强化学习模型的训练提供了宝贵经验,同时也映射出另外

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

一.深度强化学习的泡沫 2015年,DeepMind的Volodymyr Mnih等研究员在<自然>杂志上发表论文Human-level control through deep reinforcement learning[1],该论文提出了一个结合深度学习(DL)技术和强化学习(RL)思想的模型Deep Q-Network(DQN),在Atari游戏平台上展示出超越人类水平的表现.自此以后,结合DL与RL的深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)迅速