【二】最新多智能体强化学习文章如何查阅｛顶会：AAAI、 ICML ｝

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ICML 2018 | 从强化学习到生成模型：40篇值得一读的论文

https://blog.csdn.net/y80gDg1/article/details/81463731 感谢阅读腾讯AI Lab微信号第34篇文章.当地时间 7 月 10-15 日,第 35 届国际机器学习会议(ICML 2018)在瑞典斯德哥尔摩成功举办.ICML 2018 所接收的论文的研究主题非常多样,涵盖深度学习模型/架构/理论.强化学习.优化方法.在线学习.生成模型.迁移学习与多任务学习.隐私与安全等,在本文中,腾讯 AI Lab 的研究者结合自身的研究重心和研究兴趣对部分 IC…

(转) 深度强化学习综述：从AlphaGo背后的力量到学习资源分享（附论文）

本文转自:http://mp.weixin.qq.com/s/aAHbybdbs_GtY8OyU6h5WA 专题 | 深度强化学习综述:从AlphaGo背后的力量到学习资源分享(附论文) 原创 2017-01-28 Yuxi Li 机器之心选自arXiv 作者:Yuxi Li 编译:Xavier Massa.侯韵楚.吴攀摘要本论文将概述最近在深度强化学习(Deep Reinforcement Learning)方面喜人的进展.本文将从深度学习及强化学习的背景知识开始,包括了对实验平台的…

[强化学习]Part1：强化学习初印象

引入智能人工智能强化学习初印象强化学习的相关资料经典书籍推荐:<Reinforcement Learning:An Introduction(强化学习导论)>(强化学习教父Richard Sutton 的经典教材) 经典理论课程推荐: 2015 David Silver经典强化学习公开课. UC Berkeley CS285 .斯坦福 CS234 伯克利2018 Deep RL课程:http://rail.eecs.berkeley.edu/deeprlcourse/ 强化学习经典论…

Deep Learning专栏--强化学习之从 Policy Gradient 到 A3C（3）

在之前的强化学习文章里,我们讲到了经典的MDP模型来描述强化学习,其解法包括value iteration和policy iteration,这类经典解法基于已知的转移概率矩阵P,而在实际应用中,我们很难具体知道转移概率P.伴随着这类问题的产生,Q-Learning通过迭代来更新Q表拟合实际的转移概率矩阵 P,实现了强化学习在大多数实际场景中的应用.但是,在很多情况下,诸多场景下的环境状态比较复杂,有着极大甚至无穷的状态空间,维护这一类问题的Q表使得计算代价变得很高,这时就有了通过Deep网络来…

强化学习——如何提升样本效率（ DeepMind 综述深度强化学习：智能体和人类相似度竟然如此高！）

强化学习如何提升样本效率参考文章: https://news.html5.qq.com/article?ch=901201&tabId=0&tagId=0&docId=6008730289342671698&showAttach=1&url=https%3A%2F%2Fwww%2Eleiphone%2Ecom%2Fnews%2F201905%2FKL44ZdUGhZ6lOz3o%2Ehtml&dataSrc=76&showDate=1&a…

强化学习之二：Q-Learning原理及表与神经网络的实现（Q-Learning with Tables and Neural Networks）

本文是对Arthur Juliani在Medium平台发布的强化学习系列教程的个人中文翻译.(This article is my personal translation for the tutorial written and posted by Arthur Juliani on Medium.com.) 原文地址(URL for original article):https://medium.com/emergent-future/simple-reinforcement-learni…