2. 模仿学习:使用监督学习进行决策 3.(深度)模仿学习近期研究案例分析 4. 模仿学习的缺点 本节课目标: 理解监督学习定义和符号; 理解基础模仿学习算法; 理解模仿学习算法的优劣势。 模仿学习: 8月 30:强化学习简介(Levine) 本节课介绍强化学习,主要内容包括: 1. 马尔可夫决策过程的定义 2. 强化学习问题的定义...
David Silver强化学习课程文件Lecture 1: Introduction to Reinforcement Learning Lecture 2: Markov Decision Processes Lecture 3: Planning by Dynamic Programming Lecture 4: Model-Free Prediction Lecture 5: Model-Free Control Lecture 6: Value Function Approximation Lecture 7: Policy Gradient Methods Lecture ...
重磅推荐!清华大学李升波教授的《强化学习与控制》开放下载了!总共11份PPT!#程序员 #干货分享 #人工智能 #强化学习 #深度学习 - AI光小环-人工智能于20231010发布在抖音,已经收获了2.0万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
他开发的机器人已经学会了先进的直升机特技飞行、打结、基本装配、叠衣服、移动、以及基于视觉的机器人操作。 机器人叠毛巾 Pieter Abbeel目前的主要研究方向:机器人和机器学习,特别关注深度强化学习、深度模仿学习、深度无监督学习、元学习、learning-to-learn、以及AI安全。 PPT全文 PPT下载地址: https://www.dropbox...
1. 从监督学习到决策 2. 基础强化学习:Q 学习和策略梯度 3. 高级模型学习和预测、distillation、奖励学习 4. 高级深度强化学习:置信域策略梯度、actor-critic 方法、探索 5. 开放性问题、学术讲座、特邀报告 8月 28 日:监督学习和模仿学习(Levine)
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