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
- 【 INFINI Workshop 上海站】7 月 27 日一起动手实验玩转 Easysearch
[ INFINI Workshop 上海站]7 月 27 日下午 和 INFINI Labs 的技术专家面对面,第一时间了解极限实验室的发布最新产品和功能特性,通过动手实战,快速掌握最前沿的搜索技术, ...
- Java实现延迟执行代码
Java实现延迟执行代码对于Java程序在它们的操作中添加延迟或暂停是比较常见的.这对于任务暂停直到另外任务完成执行场景比较有用.本文我们提供两类方法实现延迟执行. 1. 基于线程(Thread)方法 ...
- 你不知道的 CSS 之包含块
你不知道的 CSS 之包含块 一说到 CSS 盒模型,这是很多小伙伴耳熟能详的知识,甚至有的小伙伴还能说出 border-box 和 content-box 这两种盒模型的区别. 但是一说到 CSS ...
- POJ2247,hdu1058(Humble Numbers)
Problem Description A number whose only prime factors are 2,3,5 or 7 is called a humble number. The ...
- 高通安卓:自定义QFile烧录镜像
高通安卓:自定义QFile烧录镜像 背景 在某个项目中,因为USB口的问题,无法使用fastboot进行download. 同事提供了一份用与QFile的rawprogram.xml烧写.觉得这个方法 ...
- ARM GIC 系列文章学习(转)
原文来自:骏的世界 ARM GIC(一) cortex-A 处理器中断简介 对于ARM的处理器,中断给处理器提供了触觉,使处理器能够感知到外界的变化,从而实时的处理.本系列博文,是以ARM corte ...
- OOP课第三阶段总结
OOP课第三阶段总结 前言: 我想说的第一句是:"我感受到了设计上的极大缺陷",从一开始,我完全就忽略了引脚的存在.因为在第二阶段中,家电模拟大作业一.二在不需要考虑引脚的情况下也 ...
- 记一次RocketMQ消费非顺序消息引起的线上事故
应用场景 C端用户提交工单.工单创建完成之后.会发布一条工单创建完成的消息事件(异步消息).MQ消费者收到消息之后.会通知各处理器处理该消息.各处理器处理完后都会发布一条将该工单写入搜索引擎的消息.最 ...
- 全国产!瑞芯微RK3568J/RK3568B2工业核心板规格书
核心板简介 创龙科技SOM-TL3568是一款基于瑞芯微RK3568J/RK3568B2处理器设计的四核ARM Cortex-A55全国产工业核心板,每核主频高达1.8GHz/2.0GHz.核心板CP ...
- CF1800E 题解
发现一个神奇的事实:显然不限制交换次数可以实现交换任意字符. 因此可以直接判断字符集是否相等. 在考虑哪些地方可以交换. 根据题意可知可以交换的区间为 \([1,n - k]\) 以及 \([k + ...