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GAIL:一種結(jié)合GAN思想的反向強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法前幾天聽(tīng)到一聲廣告語(yǔ)：只要你愿意瘤袖，從現(xiàn)在開(kāi)始努力喉祭，最壞的結(jié)果不過(guò)是大器晚成蝠检。好了汞贸，既然我們決定要努力成洗，要怎么做呢崔兴？我們要有自己的一套方法論彰导，如何...
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Rainbow:整合DQN六種改進(jìn)的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法！
在2013年DQN首次被提出后敲茄，學(xué)者們對(duì)其進(jìn)行了多方面的改進(jìn)位谋，其中最主要的有六個(gè)，分別是：Double-DQN：將動(dòng)作選擇和價(jià)值估計(jì)分開(kāi)堰燎，避免價(jià)...
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Categorical DQN-一種建模價(jià)值分布的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法掏父！之前介紹的DQN及其各種變體，網(wǎng)絡(luò)輸出的都是狀態(tài)-動(dòng)作價(jià)值Q的期望預(yù)估值秆剪。而本文將介紹的Categorical DQN赊淑，它建模的是狀態(tài)-動(dòng)作價(jià)值...
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增強(qiáng)模型的探索能力-強(qiáng)化學(xué)習(xí)NoisyNet原理及實(shí)現(xiàn)爵政！
增加Agent的探索能力是強(qiáng)化學(xué)習(xí)中經(jīng)常遇到的問(wèn)題，一種常用的方法是采用e-greedy的策略陶缺，即以e的概率采取隨機(jī)的動(dòng)作钾挟，以1-e的概率采取當(dāng)...
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強(qiáng)化學(xué)習(xí)反饋稀疏問(wèn)題-HindSight Experience Replay原理及實(shí)現(xiàn)！在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中饱岸，反饋稀疏是一個(gè)比較常見(jiàn)同時(shí)令人頭疼的問(wèn)題掺出。因?yàn)槲覀兇蟛糠智闆r下都無(wú)法得到有效的反饋，模型難以得到有效的學(xué)習(xí)伶贰。為了解決反饋稀疏的問(wèn)題...
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強(qiáng)化學(xué)習(xí)中reward稀疏和無(wú)法獲取問(wèn)題解決方案看了李宏毅老師的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)視頻蛛砰，決定總結(jié)一下這兩塊的知識(shí)，感覺(jué)之前還是沒(méi)接觸過(guò)的黍衙。 視頻鏈接：https://www.bilibili.com...
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強(qiáng)化學(xué)習(xí)AC、A2C荠诬、A3C算法原理與實(shí)現(xiàn)琅翻！跟著李宏毅老師的視頻，復(fù)習(xí)了下AC算法柑贞，新學(xué)習(xí)了下A2C算法和A3C算法方椎，本文就跟大家一起分享下這三個(gè)算法的原理及tensorflow的簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)...
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Proximal Policy Optimization(PPO)算法原理及實(shí)現(xiàn)！
這兩天看了一下李宏毅老師的強(qiáng)化學(xué)習(xí)課程的前兩講钧嘶，主要介紹了Policy Gradient算法和Proximal Policy Optimizat...
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對(duì)抗思想與強(qiáng)化學(xué)習(xí)的碰撞-SeqGAN模型原理和代碼解析1棠众、背景 GAN作為生成模型的一種新型訓(xùn)練方法，通過(guò)discriminative model來(lái)指導(dǎo)generative model的訓(xùn)練有决，并在真...
