【Paper Reading 1 - Playing Atari with Deep Reinforcement Learning】的更多相关文章

Paper Reading 1 - Playing Atari with Deep Reinforcement Learning

来源:NIPS 2013 作者:DeepMind 理解基础: 增强学习基本知识 深度学习 特别是卷积神经网络的基本知识 创新点:第一个将深度学习模型与增强学习结合在一起从而成功地直接从高维的输入学习控制策略 详细是将卷积神经网络和Q Learning结合在一起.卷积神经网络的输入是原始图像数据(作为状态)输出则为每一个动作相应的价值Value Function来预计未来的反馈Reward 实验成果:使用同一个网络学习玩Atari 2600 游戏.在測试的7个游戏中6个超过了以往的方法而且好几个超…

论文笔记之：Playing Atari with Deep Reinforcement Learning

Playing Atari with Deep Reinforcement Learning <Computer Science>, 2013 Abstract: 本文提出了一种深度学习方法,利用强化学习的方法,直接从高维的感知输入中学习控制策略.模型是一个卷积神经网络,利用 Q-learning的一个变种来进行训练,输入是原始像素,输出是预测将来的奖励的 value function.将此方法应用到 Atari 2600 games 上来,进行测试,发现在所有游戏中都比之前的方法有效,甚至在…

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…

(转) Deep Reinforcement Learning: Playing a Racing Game

Byte Tank Posts Archive Deep Reinforcement Learning: Playing a Racing Game OCT 6TH, 2016 Agent playing Out Run, session 201609171218_175epsNo time limit, no traffic, 2X time lapse Above is the built deep Q-network (DQN) agent playing Out Run, trained…

[DQN] What is Deep Reinforcement Learning

已经成为DL中专门的一派,高大上的样子 Intro: MIT 6.S191 Lecture 6: Deep Reinforcement Learning Course: CS 294: Deep Reinforcement Learning Jan 18: Introduction and course overview (Levine, Finn, Schulman) Slides: Levine Slides: Finn Slides: Schulman Video Why deep rei…

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…

(zhuan) Deep Reinforcement Learning Papers

Deep Reinforcement Learning Papers A list of recent papers regarding deep reinforcement learning. The papers are organized based on manually-defined bookmarks. They are sorted by time to see the recent papers first. Any suggestions and pull requests…

【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…

18 Issues in Current Deep Reinforcement Learning from ZhiHu

深度强化学习的18个关键问题 from: https://zhuanlan.zhihu.com/p/32153603 85 人赞了该文章 深度强化学习的问题在哪里?未来怎么走?哪些方面可以突破? 这两天我阅读了两篇篇猛文A Brief Survey of Deep Reinforcement Learning 和 Deep Reinforcement Learning: An Overview ,作者排山倒海的引用了200多篇文献,阐述强化学习未来的方向.原文归纳出深度强化学习中的常见科学问题,…

Deep Reinforcement Learning 基础知识

Introduction 深度增强学习Deep Reinforcement Learning是将深度学习与增强学习结合起来从而实现从Perception感知到Action动作的端对端学习的一种全新的算法.简单的说,就是和人类一样,输入感知信息比如视觉,然后通过深度神经网络,直接输出动作,中间没有hand-crafted工作.深度增强学习具备使机器人实现完全自主的学习一种甚至多种技能的潜力. 虽然将深度学习和增强学习结合的想法在几年前就有人尝试,但真正成功的开端是DeepMind在NIPS 201…