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DeepMind公开课https://sites.google.com/view/deep-rl-bootcamp/lecturesDavid Silver教程 http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/d.silver/web/Teaching.htmlmorvanzhou课程https://morvanzhou.github.io/tutorials/...
morvan zhou教学视频https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning/6-4-DPPO/Hung-yi Lee课程http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_MLDS18.htmlPPO论文https://arxiv.org/abs...
在深度学习中遇到的几个重要的关键点词解释
http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/d.silver/web/Teaching.html引自Reinforcement Learning:An Introduction强化学习名著2018新编版DPG论文http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/d.silver/web/Applications_files/determinis...
DQN（Deep Q-Learning）是将深度学习deeplearning与强化学习reinforcementlearning相结合，实现了从感知到动作的端到端的革命性算法。使用DQN玩游戏的话简直6的飞起，其中fladdy bird这个游戏就已经被DQN玩坏了。当我们的Q-table他过于庞大无法建立的话，使用DQN是一种很好的选择1、算法思想DQN与Qleanring类似...
https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning/6-1-actor-critic/http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/d.silver/web/Teaching.html【强化学习】Actor-Critic详解之前在强化学习分类中，我们...
【强化学习】Sarsa+Sarsa-lambda(Sarsa(λ))算法详解Sarsa算法的决策部分和Q-learning相同，所以下面的内容依然会基于上片Qlearning的公式推导。由于与Qlearning极大程度相似所以不会花太大的篇幅去说明1、算法思想Sarsa算法的的决策部分与Qlearning相同，都是通过Q表的形式进行决策，在 Q 表中挑选值较大的动作值施加在环境...
DeepMind公开课https://sites.google.com/view/deep-rl-bootcamp/lecturesDavid Silver教程 http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/d.silver/web/Teaching.htmlmorvanzhou课程https://morvanzhou.github.io/tutorials/...
ProxylessNAS 是MIT韩松教授组发表在ICLR2019上的一篇论文，是对NAS方法的进一步补充和优化。简介Neural Architecture Search (NAS) 是目前在自动搜索神经网络结构的重要算法，然而NAS的使用却需要大量算力的支撑（104GPUhours10^4 GPU hours104GPUhours），在大规模数据集（ImageNet 1000）上应用难度会更..
引自Reinforcement Learning:An Introduction强化学习名著2018新编版在强化学习中我们经常会遇到策略迭代与值迭代，但是很多人都搞不清楚他们两个之间的区别，他们其实都是强化学习中的动态规划方法。科普：动态规划dynamic programming简称（DP）【强化学习】值迭代与策略迭代在强化学习中，要求一个完全已知的环境模型，所谓完...