#rl

2021-6-5 2:54
下载PDF摘要:钢筋学习(RL)通常涉及估计阶段策略或单步模型,利用马尔可夫属性及时解决问题。但是,我们还可以将RL视为一个定义问题问题,目标是预测一系列动作,即将其释放到一系列高奖励。通过这种方式查看,它是诱人的,无论是强大的,高容量序列预测模型是否在其他域名,如自然语言处理,也可以为RL问题提供和有效的解决方案。......
2020-10-14 8:39
强化学习(RL)最常用的两种观点是最优化和动态规划。计算不可微期望报酬目标的梯度的方法,如强化技巧,通常归入优化角度,而使用TD学习或Q学习的方法是动态规划方法。虽然这些方法在最近几年已经取得了相当大的成功,但这些方法在应用于新问题方面仍然具有相当的挑战性。相比之下,深度监督学习非常成功,因此我们可能会问:我们可以使......
2020-6-16 9:3
下载PDF摘要:深度强化学习(RL)的最新进展已经在许多双人零和游戏中取得了相当大的进步,如围棋、扑克和星际争霸。这类游戏的纯对抗性本质允许RL方法在概念上的简单和原则性的应用。然而,现实世界的设置是多智能体的,智能体交互是共同兴趣和竞争方面的复杂混合物。我们来看一款名为“外交”(Diplomacy)的7人棋盘游戏,......