深度强化学习算法 A3C （Actor-Critic Algorithm） 　　对于 A3C 算法感觉自己总是一知半解，现将其梳理一下，记录在此，也给想学习的小伙伴一个参考。　　想要认识清楚这个算法，需要对 DRL 的算法有比较深刻的了解，推荐大家先了解下 Deep Q-learning 和 Policy Gradient 算法。　　我们知道，DRL 算法大致可以分为如下这几个类...

星际争霸2：强化学习新挑战原文下载链接：https://deepmind.com/documents/110/sc2le.pdf本文绿色字体是学习过程中的注释，蓝色字体为总结，可以忽略，最后附有个人翻译后记。整个论文分为：摘要（Abstract）1.介绍（Introduction）2.相关工作（Related work）3.sc2le环境（The SC2LE Environment）...

收敛困难，调参困难。DRL算法通常需要海量的Agent和环境的交互数据，而这些数据只有在模拟场景下（游戏）才很充足并且廉价，想象一下自动驾驶和机器人领域，如果拿真的汽车和机器人去做Action，万一是负奖赏的Action，那损失也太大点了。奖赏函数需要定义的很准确，这其实很难。最重要的是：很多应用，比较成熟的方法效果都不比DRL差，所以公司不愿意去冒这个风险吧。...

前言：本文可能有些标题党，并不是真的要完全劝退大家，Alex的本意是希望大家更加冷静地看待目前DRL研究的进展，避免重复踩坑。评论区里有提到因为困难才有做的价值，还有机器人、控制论背景的朋友提到他觉得drl can do anything如果你有正确的超参数，这些意见也很值得大家参考。今天在学校又双叒叕提到了Deep Reinforcement Learning That Matters这篇打响.

HDFS --操作命令详解FS ShellcatchgrpchmodchowncopyFromLocalcopyToLocalcpdudusexpungegetgetmergelslsrmkdirmovefromLocalmvputrmrmrsetrepstattailtesttexttouchzFS Shell调用文件系统(FS)Shell命令

前言：本文可能有些标题党，并不是真的要完全劝退大家，Alex的本意是希望大家更加冷静地看待目前DRL研究的进展，避免重复踩坑。评论区里有提到因为困难才有做的价值，还有机器人、控制论背景的朋友提到他觉得drl can do anything如果你有正确的超参数，这些意见也很值得大家参考。今天在学校又双叒叕提到了Deep Reinforcement Learning That Matters这篇打响.

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深度强化学习算法 A3C （Actor-Critic Algorithm） 　　对于 A3C 算法感觉自己总是一知半解，现将其梳理一下，记录在此，也给想学习的小伙伴一个参考。　　想要认识清楚这个算法，需要对 DRL 的算法有比较深刻的了解，推荐大家先了解下 Deep Q-learning 和 Policy Gradient 算法。　　我们知道，DRL 算法大致可以分为如下这几个类...

前言：本文可能有些标题党，并不是真的要完全劝退大家，Alex的本意是希望大家更加冷静地看待目前DRL研究的进展，避免重复踩坑。评论区里有提到因为困难才有做的价值，还有机器人、控制论背景的朋友提到他觉得drl can do anything如果你有正确的超参数，这些意见也很值得大家参考。今天在学校又双叒叕提到了Deep Reinforcement Learning That Matters这篇打响.

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