Open source packages on Deep Reinforcement Learning

智能车 self driving car + 强化学习 reinforcement learning + 神经网络 模拟

https://github.com/MorvanZhou/my_research/tree/master/self_driving_research_DQN

Reinforcement Learning for Autonomous Driving Obstacle Avoidance using LIDAR

https://github.com/peteflorence/Machine-Learning-6.867-homework.git

DeepMind‘s deep Q learning technology

for example this one: https://github.com/kuz/DeepMind-Atari-Deep-Q-Learner

时间: 2024-12-15 01:51:50

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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

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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

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)

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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

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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

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Heinrich, Johannes, and David Silver. "Deep reinforcement learning from self-play in imperfect-information games." arXiv preprint arXiv:1603.01121(2016). 这篇文章提出了基于深度学习的自我博弈达到纳什均衡的训练方法.这个方法避免了人为的先验知识的误导,采用了端到端的训练方式,达到了人类专家级水平. 方法: 通过自我博弈产生训练数据,用来

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Deep Reinforcement Learning for Visual Object Tracking in Videos 论文笔记 arXiv 摘要:本文提出了一种 DRL 算法进行单目标跟踪,算是单目标跟踪中比较早的应用强化学习算法的一个工作.  在基于深度学习的方法中,想学习一个较好的 robust spatial and temporal representation for continuous video data 是非常困难的.  尽管最近的 CNN based tracke