去年,OpenAI和DeepMind联手做了当时最酷的实验,不用经典的奖励信号来训练智能体,而是根据人类反馈进行强化学习的新方法。有篇博客专门讲了这个实验 Learning from Human Preferences,原始论文是《 Deep Reinforcement Learning from Human Preferences》(根据人类偏好进行的深度增强学习)。 链接:https://arxiv.org/pdf/170...
David Silver 的课程:http://rll.berkeley.edu/deeprlcourse/#related-materials 有关机器学习和神经网络的介绍性资料,请参阅: Andrej Karpathy 的课程:http://cs231n.github.io/ Geoff Hinton 的 Coursera 课程:https://www.coursera.org/learn/neural-networks 吴恩达的 Coursera 课程:https://www.coursera.o...
电子书的初稿见: https://www.math.pku.edu.cn/teachers/zhzhang/drl_v1.pdf 对应的课程视频: https://www.youtube.com/watch?v=vmkRMvhCW5c&list=PLvOO0btloRnsiqM72G4Uid0UWljikENlU 对应的代码仓库: https://github.com/wangshusen/DRL 欢迎大家继续关注~整理不易,点赞三连↓...
4. Learning Combinatorial Optimization Algorithms over Graphs:作者的github：这篇先graph embedding的思路...
v=8EcdaCk9KaQ；slides 地址：http://joschu.net/docs/nuts-and-bolts.pdf；摘要：https://github.com/williamFalcon/DeepRLHacks）。对于策略梯度方法，我发现策略熵是判断训练是否开始的优秀指标，比 per-episode 奖励更加敏锐。不健康和健康的策略熵图示例。失败模式 1（左）：收敛至常数熵（随机选择动作子集...
为了解决流式障碍，本文来自阿尔伯塔大学等机构的研究者提出了 stream-x 算法，这是第一类深度强化学习算法，用于克服预测和控制流式障碍，并匹配批量强化学习的样本效率。论文地址：https://openreview.net/pdf?id=yqQJGTDGXN项目地址：https://github.com/mohmdelsayed/streaming-drl论文标题：Deep Reinforcement ...
在深度强化学习中,John Schulman 在其演讲《Nuts and Bolts of Deep RL Experimentation》中给出了一些好主意(视频地址:https://www.youtube.com/watch?v=8EcdaCk9KaQ;slides 地址:http://joschu.net/docs/nuts-and-bolts.pdf;摘要:https://github.com/williamFalcon/DeepRLHacks)。对于策略梯度方法,我发现...
https://github.com/Lasagne/Lasagne/blob/master/lasagne/updates.py 我们在游戏Q * BERT上培训代理,调整学习率以产生非常相似的所有设置的性能曲线,并且我们在学习期间跟踪了几个量的L-2矢量规范。 这些包括渐变,参数更新步骤和参数值本身。与本文中的所有DQN实验一样,训练强度固定为8,因此学习期间参数更新步骤的...
在深度强化学习中,John Schulman 在其演讲《Nuts and Bolts of Deep RL Experimentation》中给出了一些好主意(视频地址:https://www.youtube.com/watch?v=8EcdaCk9KaQ;slides 地址:http://joschu.net/docs/nuts-and-bolts.pdf;摘要:https://github.com/williamFalcon/DeepRLHacks)。对于策略梯度方法,我发现...
1 https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning/4-4-gym/ 2 https://papers.nips.cc/paper/1713-policy-gradient-methods-for-reinforcement-learning-with-function-approximation.pdf 3 https://zhuanlan.zhihu.com/p/21725498...