强化学习算法:Learning to Learn: Meta-Critic Networks for Sample Efficient Learning
地址:
https://arxiv.org/pdf/1706.09529
作者提出了一种叫做Meta-Critic的框架,该框架可以用于强化学习、监督学习等算法中。该算法在强化学习中可以实现元强化学习中的元迁移强化学习算法。该算法框架具有很好的改进空间,因为这个其实并不是某个算法,而是一个框架,或者说是一种task embedding的结合methodology,因此可以和很多其他算法融合。

强化学习算法:Learning to Learn: Meta-Critic Networks for Sample Efficient Learning的更多相关文章
- 一文读懂 深度强化学习算法 A3C (Actor-Critic Algorithm)
一文读懂 深度强化学习算法 A3C (Actor-Critic Algorithm) 2017-12-25 16:29:19 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 ...
- 强化学习算法DQN
1 DQN的引入 由于q_learning算法是一直更新一张q_table,在场景复杂的情况下,q_table就会大到内存处理的极限,而且在当时深度学习的火热,有人就会想到能不能将从深度学习中借鉴方法 ...
- 强化学习中的经验回放(The Experience Replay in Reinforcement Learning)
一.Play it again: reactivation of waking experience and memory(Trends in Neurosciences 2010) SWR发放模式不 ...
- 强化学习算法Policy Gradient
1 算法的优缺点 1.1 优点 在DQN算法中,神经网络输出的是动作的q值,这对于一个agent拥有少数的离散的动作还是可以的.但是如果某个agent的动作是连续的,这无疑对DQN算法是一个巨大的挑战 ...
- (转)Paper list of Meta Learning/ Learning to Learn/ One Shot Learning/ Lifelong Learning
Meta Learning/ Learning to Learn/ One Shot Learning/ Lifelong Learning 2018-08-03 19:16:56 本文转自:http ...
- Deep Learning专栏--强化学习之MDP、Bellman方程(1)
本文主要介绍强化学习的一些基本概念:包括MDP.Bellman方程等, 并且讲述了如何从 MDP 过渡到 Reinforcement Learning. 1. 强化学习基本概念 这里还是放上David ...
- 强化学习之 免模型学习(model-free based learning)
强化学习之 免模型学习(model-free based learning) ------ 蒙特卡罗强化学习 与 时序查分学习 ------ 部分节选自周志华老师的教材<机器学习> 由于现 ...
- 强化学习一:Introduction Of Reinforcement Learning
引言: 最近和实验室的老师做项目要用到强化学习的有关内容,就开始学习强化学习的相关内容了.也不想让自己学习的内容荒废掉,所以想在博客里面记载下来,方便后面复习,也方便和大家交流. 一.强化学习是什么? ...
- 强化学习(十七) 基于模型的强化学习与Dyna算法框架
在前面我们讨论了基于价值的强化学习(Value Based RL)和基于策略的强化学习模型(Policy Based RL),本篇我们讨论最后一种强化学习流派,基于模型的强化学习(Model Base ...
- 强化学习Q-Learning算法详解
python风控评分卡建模和风控常识(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&am ...
随机推荐
- Linux扩展篇-shell编程(十)-shell范式
shell编程提供一个范式,有利于统一程序风格,增加可读性. 范式: ASSIGN SHELL/指定壳 DESCRIPTION/程序说明 BODY/程序体 扩展: 1.ASSIGN SHELL/指定壳 ...
- Console LDAP 配置解密
之前通过短视频向大家介绍了 Console 如何集成 LDAP,但很多小伙伴反映按照视频里的配置后不成功.今天就结合小伙伴们反映的问题来跟大家详细介绍一下. Console LDAP 完整的配置参数如 ...
- 小米 红米 Redmi MIUI 5G开关
小米 红米 Redmi MIUI 5G开关 1.打开手机拨号界面输入 *#*#54638#*#* 之后拨号界面底部会显示display 5G network menu (显示5G网络菜单) 注意:先是 ...
- 你唯一需要的是“Wide Events”,而非“Metrics、Logs、Traces”
Charity Majors 的这句话可能是对科技行业当前可观察性状态的最好总结--完全的.大规模的混乱.大家都很困惑.什么是 trace?什么是 span?一行日志就是一个 span 吗?如果我有日 ...
- java把时间戳转换成时间_(转)java时间与时间戳互转
java中时间精确到毫秒级,所以需求时间需要 除以1000 //将时间转换为时间戳 public static String dateToStamp(String s) throws Exceptio ...
- Base64编码和解码字符串
Base64编码和解码字符串 package com.example.core.mydemo.cpic; import org.apache.commons.codec.binary.Base64; ...
- Caffe样例中mnist的文件之间逻辑分析
约定一下,Caffe运行样例时在终端中使用的所有命令,同时终端中的目录已经cd到Caffe之中(别告诉我一个Github项目你还没有make all就直接拿过来用了) sudo sh data/mni ...
- CLR via C# 笔记 -- 字符、字符串、文本处理(14)
1. 字符串一经创建,便不能以任何方式修改,只能修改引用. 2. ToLowerInvariant() 和 ToUpperInvariant() 以忽略语言文化的方式将字符串转换为小写或大写形式.性能 ...
- 你了解Vim的增删改查吗 ?
增: 在Vim的Normal模式中输入A/I/O,a/i/o字符进行对应的增加操作. 删 在Vim的Normal模式中, 输入x 删除光标对应的一个字符(4x代表删除4个字符): 输入dd删除光标所在 ...
- 集成学习与随机森林(四)Boosting与Stacking
Boosting Boosting(原先称为hypothesis boosting),指的是能够将多个弱学习器结合在一起的任何集成方法.对于大部分boosting方法来说,它们常规的做法是:按顺序训练 ...