摘录自：https://blog.csdn.net/philthinker/article/details/79778271概述我们先介绍下逆向强化学习的概念预分类：什么是逆向强化学习呢？当完成复杂的任务时，强化学习的回报函数很难指定，我们希望有一种方法找到一种高效可靠的回报函数，这种方法就是逆向强化学习。我们假设专家在完成某项任务时，其决策往往是最优的或接近最优的，当所有的策略产生的累积...

转自：https://blog.csdn.net/Pony017/article/details/81146374从REINFORCE到PPO，看Policy Gradient的前世今生Policy Gradient和Q-learning可以说是model-free RL的两大阵营。前者是off-line、on-policy的方法，后者是on-line、off-policy的方法。前者是策...

摘录自：https://blog.csdn.net/philthinker/article/details/79778271概述我们先介绍下逆向强化学习的概念预分类：什么是逆向强化学习呢？当完成复杂的任务时，强化学习的回报函数很难指定，我们希望有一种方法找到一种高效可靠的回报函数，这种方法就是逆向强化学习。我们假设专家在完成某项任务时，其决策往往是最优的或接近最优的，当所有的策略产生的累积...

转自：https://blog.csdn.net/Pony017/article/details/81146374从REINFORCE到PPO，看Policy Gradient的前世今生Policy Gradient和Q-learning可以说是model-free RL的两大阵营。前者是off-line、on-policy的方法，后者是on-line、off-policy的方法。前者是策...

转自：www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3444128.html深度网络结构是由多个单层网络叠加而成的，而常见的单层网络按照编码解码情况可以分为下面3类：既有encoder部分也有decoder部分：比如常见的RBM系列（由RBM可构成的DBM, DBN等），autoencoder系列(以及由其扩展的sparse autoencoder, denoise auto...

转自：https://www.sohu.com/a/216987798_297288最近（其实是去年）和大家分享过 Variational Autoencoder (VAE) 在对话生成（文本生成）上的一些应用（点击查看）。由于生成模型的新颖性和效果都能让人眼前一亮，所以越来越多的学者都对其进行了探索与尝试。然而当 VAE 和强如RNN/PixelCNN 这样的autoregressive m..

转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25518643上一期探讨了变分自编码器模型（VAEs），本期继续生成模型的专题，我们来看一下条件概率版本的变分自编码器（CVAEs）。（对应的，另一类生成模型GANs也有条件概率版本，称为CGANs。）VAE回顾VAE的目标是最大化对数似然函数其中，由于KL散度非负，对数似然函数的变分下界即为...

附件是计算机领域的学术会议等级排名情况，分为A+, A, B, C, L 共5个档次。其中A+属于顶级会议，基本是这个领域全世界大牛们参与和关注最多的会议。国内的研究者能在其中发表论文的话，是很值得骄傲的成就。A类也是非常好的会议了，尤其是一些热门的研究方向，A类的会议投稿多录用率低，部分A类会议影响力逐步逼近A+类会议。B类的会议分两种，一种称为盛会级，参与的人多，发表的论文也多，论文录...

1、背景GAN作为生成模型的一种新型训练方法，通过discriminative model来指导generative model的训练，并在真实数据中取得了很好的效果。尽管如此，当目标是一个待生成的非连续性序列时，该方法就会表现出其局限性。非连续性序列生成，比如说文本生成，为什么单纯的使用GAN没有取得很好的效果呢？主要的屏障有两点：1）在GAN中，Generator是通过随机抽样作为开始，...