【资料总结】| Deep Reinforcement Learning 深度强化学习

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【资料总结】| Deep Reinforcement Learning 深度强化学习

在机器学习中,我们经常会分类为有监督学习和无监督学习,但是尝尝会忽略一个重要的分支,强化学习.有监督学习和无监督学习非常好去区分,学习的目标,有无标签等都是区分标准.如果说监督学习的目标是预测,那么强化学习就是决策,它通过对周围的环境不断的更新状态,给出奖励或者惩罚的措施,来不断调整并给出新的策略.简单来说,就像小时候你在不该吃零食的时间偷吃了零食,你妈妈知道了会对你做出惩罚,那么下一次就不会犯同样的错误,如果遵守规则,那你妈妈兴许会给你一些奖励,最终的目标都是希望你在该吃饭的时候吃饭,该吃零食…

temporal credit assignment in reinforcement learning 【强化学习经典论文】

Sutton 出版论文的主页: http://incompleteideas.net/publications.html Phd 论文: temporal credit assignment in reinforcement learning http://incompleteideas.net/publications.html#PhDthesis 最近在做强化学习方面的课题, 发现在强化学习方面被称作强化学习之父的 Sutton 确实很厉害, TD算法和策略梯度策略算法都是他所提出…

Deep Reinforcement Learning

Reinforcement-Learning-Introduction-Adaptive-Computation http://incompleteideas.net/book/bookdraft2017nov5.pdf http://incompleteideas.net/book/ebook/the-book.html https://www.amazon.com/Reinforcement-Learning-Introduction-Adaptive-Computation/dp/0262…

Learning Roadmap of Deep Reinforcement Learning

1. 知乎上关于DQN入门的系列文章 1.1 DQN 从入门到放弃 DQN 从入门到放弃1 DQN与增强学习 DQN 从入门到放弃2 增强学习与MDP DQN 从入门到放弃3 价值函数与Bellman方程 DQN 从入门到放弃4 动态规划与Q-Learning DQN从入门到放弃5 深度解读DQN算法 DQN从入门到放弃6 DQN的各种改进 DQN从入门到放弃7 连续控制DQN算法-NAF 12/29/2016 看完1和2: 1.2 Deep Reinforcement Learning 深度增…

深度学习国外课程资料(Deep Learning for Self-Driving Cars)+(Deep Reinforcement Learning and Control )

MIT(Deep Learning for Self-Driving Cars) CMU(Deep Reinforcement Learning and Control ) 参考网址: 1 Deep Learning for Self-Driving Cars -- 6.S094 http://selfdrivingcars.mit.edu/ 2 Deep Reinforcement Learning and Control -- 10703 https://katefvision.gi…

深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）入门：RL base & DQN-DDPG-A3C introduction

转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/25239682 过去的一段时间在深度强化学习领域投入了不少精力,工作中也在应用DRL解决业务问题.子曰:温故而知新,在进一步深入研究和应用DRL前,阶段性的整理下相关知识点.本文集中在DRL的model-free方法的Value-based和Policy-base方法,详细介绍下RL的基本概念和Value-based DQN,Policy-based DDPG两个主要算法,对目前state-of-art的算法(A3C)详细介绍,其他…