这门课是基本覆盖了强化学习的主要内容和前沿的研究话题,通过理论到应用例子的讲述,以及五次作业(实际上是七次)的实践练习对经典算法的复现,可以让学生达到在强化学习领域的入门研究水平。重点是免费!课程有中文字幕!有作业参考!不过这门课并不是零门槛,需要上过机器学习课程,最好是还上过深度学习(比如cmu deeplearn...
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本文建立在 Q 值高估 OverEstimation Bias 是Q 值学习的一个特性的基础上,所有基于 Q 值学习的强化学习算法都存在着这个问题。 对连续动作进行控制的确定性策略梯度算法 DPG 也存在 Q 值高估的问题。此外,我们发现 的离散动作进行控制的双 Q 学习中普遍存在的解决方案在 AC 框架中无效。训练期间,双 Q 学习通过...
第四讲:强化学习简介 第五讲:策略梯度简介 第六讲:Actor-Critic 算法简介 第七讲:价值函数介绍 第八讲:高级 Q-学习算法 第九讲:高级策略梯度 第十讲:最优控制和规划 第十一讲:基于模型的强化学习 第十二讲:高级强化学习和图像处理应用 第十三讲:利用模仿优化控制器学习策略 ...
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