ReinForcement 第28页

CondenseNet：可学习分组卷积，原作对DenseNet的轻量化改造 | CVPR 2018

特点在于可学习分组卷积的提出，结合训练过程进行剪枝，不仅能准确地剪枝，还能继续训练，使网络权重更平滑，是个很不错的工作来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:NeuralArchitectureSearchwithReinforcementLearning

VincentLee·2020-07-27 17:41

论文笔记系列-Neural Architecture Search With Reinforcement Learning

摘要神经网络在多个领域都取得了不错的成绩，但是神经网络的合理设计却是比较困难的。在本篇论文中，作者使用递归网络去省城神经网络的模型描述，并且使用增强学习训练RNN，以使得生成得到的模型在验证集上取得最大的准确率。在CIFAR-10数据集上，基于本文提出的方法生成的模型在测试集上得到结果优于目前人类设计的所有模型。测试集误差率为3.65%，比之前使用相似结构的最先进的模型结构还有低0.09%，速度快

aiwanghuan5017·2020-07-27 11:07

Reinforcement Learning, Fast and Slow

郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！1DeepMind,London,UK2UniversityCollegeLondon,London,UK3PrincetonUniversity,Princeton,NJ,USA*Correspondence:[email protected](M.Botvinick).TrendsinCognitiveSciences,May2

穷酸秀才大艹包·2020-07-27 11:00

深度强化学习和强化学习_深度强化学习：从哪里开始

深度强化学习和强化学习byJannesKlaas简尼斯·克拉斯(JannesKlaas)深度强化学习：从哪里开始(Deepreinforcementlearning:wheretostart)Lastyear

cumi7754·2020-07-19 19:54

CondenseNet：可学习分组卷积，原作对DenseNet的轻量化改造 | CVPR 2018

特点在于可学习分组卷积的提出，结合训练过程进行剪枝，不仅能准确地剪枝，还能继续训练，使网络权重更平滑，是个很不错的工作来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:NeuralArchitectureSearchwithReinforcementLearning

晓飞的算法工程笔记·2020-07-17 17:00

强化学习中使用OPENAI的GYM建立自己环境

强化学习中使用OPENAI的GYM建立自己的环境综述RLandGYMGYMregistryGYM环境构建必须的变量必须存在的函数状态、动作空间的构建综述ReinforcementLearning已经经过了几十年的发展

zachary2wave·2020-07-16 01:16

AVOIDING CATASTROPHIC STATES WITH INTRINSIC FEAR

AnonymousauthorsPaperunderdouble-blindreviewABSTRACTManypracticalreinforcementlearningproblemscontaincatastrophicstatesthattheoptimalpolicyvisitsinfrequentlyornever.Evenontoyproblems

朱小虎XiaohuZhu·2020-07-16 01:55

李宏毅：RL and GAN for sentence generation and chat-bot

conditionfromencoder不是decoder2、RL（reinforcementlearning强化学习）

jiaojiaolou·2020-07-16 01:04

AuTO: Scaling Deep Reinforcement Learning for Datacenter-Scale Automatic Traffic Optimization

AuTO:数据中心规模自动流量优化的扩展深度强化学习本文为SIGCOMM2018论文。笔者翻译了论文的关键内容，如需转载，请联系笔者。摘要：数据中心中的流量优化（TO，例如流调度，负载平衡）是难以在线决策的问题。此前，流量优化的启发式方法依赖于运维人员对工作负载和环境的理解。因此，设计和实现适当的TO算法至少几个星期的时间。近期，应用深度强化学习（DRL）技术解决复杂的在线控制问题取得成功。受此鼓

二进制研究员·2020-07-15 13:50

MachineLearning01一些概念

supervisedlearning监督学习classficationregistionunsupervisedlearning无监督学习clusterDimensionalityreduction（PCA）reinforcementlearning

M.AI·2020-07-15 13:16

百度七日强化学习笔记与心得体会

基本概念：什么是强化学习强化学习（英语：Reinforcementlearning，简称RL）是机器学习中的一个领域，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。

Zhmiyo·2020-07-15 13:07

Lesson One(Machine Learning)

3.增强学习(reinforcementlearning)Thisre

saber·2020-07-15 11:34

Statistics and Samples in Distributional Reinforcement Learning

郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！arXiv:1902.08102v1[stat.ML]21Feb2019Abstract我们通过递归估计回报分布的统计量，提供了一个统一的框架，用于设计和分析分布强化学习（DRL）算法。我们的主要见识在于，可以将DRL算法分解为一些统计量估计和一种方法的组合，该方法插补与该统计集一致的回报分布。有了这种新的理解，我们就能对现有DRL算法进

穷酸秀才大艹包·2020-07-15 09:00

百度强化学习框架PARL入门强化学习

强化学习（ReinforcementLearning,RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题

似鸽刺客·2020-07-14 21:17

Reinforcement Learning 2

1.两种PolicyPolicyBased的强化学习有两种训练方法：On-policy，要学的Agent边学边玩Off-policy，要学的Agent看别人玩前文讲解的PolicyGradient其实是On-policy的做法，这理解起来很直观：∇Rˉθ=Eτ∼Pθ(τ)[R(τ)∇log(Pθ(τ))]\nabla\bar{R}_\theta=E_{\tau\thicksimP_\theta(\

GodWriter·2020-07-14 04:52

Reinforcement Learning 1

1.RL几个应用LearningtoplayAlphaGoSupervised（监督学习的方式）从老师那里学习，即通过打标签的方式学习比如看棋谱学，但棋谱是人下的，人下的那一步就是最优的吗？ReinforementLearning从经验中学习，其实人可能都不知道哪一步是最优的AlphaGo的学习方式先做SupervisedLearning，从高手棋谱中学习通过SupervisedLearning训

GodWriter·2020-07-14 04:52

强化学习笔记1

强化学习笔记-简介本文是根据Sutton的经典书籍«ReinforcementLearning:AnIntroduction»前三章内容整理的笔记。

小新_XX·2020-07-14 01:23

PyTorch-21 强化学习 (DQN，Deep Q Learning) 教程

要查看图文并茂的教程，请移步：http://studyai.com/pytorch-1.4/intermediate/reinforcement_q_learning.html本教程演示如何使用PyTorch

ScorpioDoctor·2020-07-13 23:06

TD Learning，SARSA，Q Learning

最近在读一篇增强学习的综述DEEPREINFORCEMENTLEARNING:ANOVERVIEW发现里边介绍SARSA时，伪代码是错误的。

sunyao_123·2020-07-13 14:44

端到端学习的理解

端到端的学习方法:Inend-to-endreinforcementlearning,theend-to-endprocess,inotherwords,theentireprocessfromsensorstomotorsinarob

rechardchen123·2020-07-13 12:54

CS231N Lecture14: Reinforcement Learning

强化学习：Agent与Environment之间交互，Agent发起一个Action，环境会给出一个reward。目标是如何执行action才能将reward最大化。1.MarkovDecisionProcess是强化学习的数学基础，马尔可夫特性：目前的状态完全刻画世界的状态其中包含S为状态集，A是action集，R是给定(state,action)对后reward的分布，P是转移概率(例如从给定

best___me·2020-07-13 11:15

强化学习（Reinforcement Learning）

知乎上关于deeplearning和强化学习的资源：https://zhuanlan.zhihu.com/intelligentunit目前在DeepReinforcementLearning取得开拓性进展的主要集中在

hyperminer·2020-07-12 19:45

PyBullet快速上手教程

（译自PyBullet官方英文文档）PyBulletReinforcementLearningGymEnvs快速使用PyBullet机器人RL环境使用命令“pip3installPyBullet“安装PyBullet

幻生如梦·2020-07-12 18:28

Paper reading —— Human-level control through deep reinforcement learning

Paperreading——Human-levelcontrolthroughdeepreinforcementlearning文章结合深度神经网络和增强学习，仅仅输入高维度的视觉数据和游戏得分，训练出能玩不同游戏的

yxmEight·2020-07-12 18:40

强化学习（1）：初识

强化学习（ReinforcementLearning,RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题

feifanren·2020-07-12 17:00

Neural Architecture Search with Reinforcement Learning论文总结

NeuralArchitectureSearchwithReinforcementLearning论文总结论文:《NeuralArchitectureSearchwithReinforcementLearning

穿越5极限·2020-07-12 17:06

机器学习（MACHINE LEARNING）【周志华版-”西瓜书“-笔记】 DAY16-强化学习

16.5值函数近似16.6模仿学习16.1任务与奖赏当前的机器学习算法可以分为3种：有监督的学习（SupervisedLearning）、无监督的学习（UnsupervisedLearning）和强化学习（ReinforcementLearning

Li xiang007·2020-07-12 13:17

深度强化学习 Deep Reinforcement Learning

IntroductiontoDeepLearning深度学习介绍DeepRepresentationsDeepNeuralNetwork深度神经网络通过随机梯度下降训练神经网络WeightSharing权重共享IntroductiontoReinforcementLearning

monodrama99·2020-07-12 12:42

连续空间的递归最小二乘行动者—评论家算法

2RLSAC算法PolicyGradientMethodsforReinforcementLearningwithFunctionSMSM-NIPS99.pdf此文是前面看的几篇的基础**2PolicyGradientwithApproximation

hzyido·2020-07-12 04:56

Reinforcement Learning——Chapter 2 Multi-armed Bandits

1.Perface强化学习与其他学习方法最大的区别在于，强化学习itusestraininginformationthatevaluatestheactionstakenratherthaninstructsbygivingcorrectactions.1.1Ak-armedBanditProblem假设你面前有K个不同的选项，每一次选择都会你选择的选项中得到一个量化的reward，你的目标是使得

EntropyPlus·2020-07-12 03:33

Reinforcement Learning——Chapter 1 Introduction

1.1ReinforcementLearning强化学习有两个主要的特征：trialanderror（不停的试错）和delayreward（延迟反馈）。

EntropyPlus·2020-07-12 03:33

强化学习入门

学习资料《ReinforcementLearning-AnIntroduction》——本书由强化学习之父RichardSutton和他的博士生导师AndrewBarto共同撰写。

Anniessq·2020-07-11 23:37

{机器学习}【学习笔记】

keras库1.安装方法：sudo/管理员身份运行cmdpipinstalltensorflowpipinstallkeras论文学习ADeep-ReinforcementLearningApproachforSoftware-DefinedNetworkingRoutingOptimizationRealize

Vito_dq·2020-07-11 17:28

Reinforcement Learning 的那点事——强化学习（一）

引言最近实验室的项目需要用到强化学习的有关内容，就开始学习起强化学习了，这里准备将学习的一些内容记录下来，作为笔记，方便日后忘记了好再方便熟悉，也可供大家参考。该篇为强化学习开篇文章，主要概括一些有关强化学习的内容，以帮助了解什么是强化学习，以及学习方向，部分涉及到的内容将会在后面的篇章中展开详细的叙述。推荐课程（Utubu上的，需），B站上也有。基础概念和实际运用定义首先先看一段定义：Reinf

CSU_lmw·2020-07-11 10:02

ATTENTION, LEARN TO SOLVE ROUTING PROBLEMS! 使用强化学习解决tsp问题（二）强化学习背景知识

IrwanBello∗,HieuPham∗,QuocV.Le,MohammadNorouzi,SamyBengio在ICLR上发表的NEURALCOMBINATORIALOPTIMIZATIONWITHREINFORCEMENTLEARNING

jsjytc·2020-07-11 09:39

Winter holiday plan

WinterHolidayplan***************************1.WatchworkshoplecturesinSimonsinstituteonYoutube.2.FollowDeepReinforcementLearningcourse.CS294

爱米莉莉莉莉·2020-07-10 23:08

sklearn库

classification，regression无/非监督学习(unspervisedlearning):只有数据没有标签clustering半监督学习：结合了监督学习和无监督学习，如只有少部分有标签强化学习(reinforcementlearning

Mr-Cat伍可猫·2020-07-10 22:11

Deep Reinforcement Learning简介

DavidSilver说，AI=RL+DL=DeepReinforcementLearning他的课程：RLCourcebyDavidSilverRL圣经：ReinforcementLearning:AnIntroductionRL

fada_away·2020-07-10 18:26

{机器学习}【Reinforcement Learning】

常识性知识：RL学习的转移过程图示（机器就是agent）agent选择一个action输入到environment中，envirment会反馈（输出）一个reward和转移到的state，agent再根据这些信息选择新的action基本框架agent根据environment选择action，通过这个action改变environment，根据environment的变化，Agent获得某种rew

Vito_dq·2020-07-10 17:18

数据结构与算法 Python语言实现课后习题解答Chapter 2

2.7ExercisesReinforcementR-2.1Givethreeexamplesoflife-criticalsoftwareapplications.https://www.cnblogs.com

weixin_41856754·2020-07-10 10:18

[转]Introduction to Learning to Trade with Reinforcement Learning

IntroductiontoLearningtoTradewithReinforcementLearninghttp://www.wildml.com/2018/02/introduction-to-learning-to-trade-with-reinforcement-learning

weixin_34008933·2020-07-10 08:22

Ray强化学习分布式框架及RLlib

最近阅读了Ray:ADistributedFrameworkforEmergingAIApplicationsRLlib:AbstractionsforDistributedReinforcementLearning

RainStarX·2020-07-10 04:40

AUTO:Scaling Deep Reinforcement Learning for Datacenter-Scale AUTO

摘要:根据中心的流量优化（例如：流量调度，负载均衡）一直是难以解决的实时决策问题。在此之前是根据操作人员对于负载的理解和环境进行的启发式方式解决的。因此，设计和实现合适的算法至少需要几周的时间。受最近成功应用深度强化学习(DRL)技术来解决复杂的在线控制问题的鼓舞，我们研究了DRL是否可以在没有人为干预的情况下用于AUTO。然而，我们的实验表明，当前DRL系统的延迟不能处理低于当前数据中心级别的数

一篇小paper·2020-07-09 22:24

《reinforcement learning：an introduction》第七章《Multi-step Bootstrapping》总结

对于我自己，增加一个仔细阅读《reinforcementlearning：anintroduction》的要求。因为之前读的不太认真，这一次希望可以认真一点，将对应的知识点也做一个简单总结。

mmc2015·2020-07-09 20:37

[Reinforcement Learning] Model-Free Prediction

[ReinforcementLearning]Model-FreePrediction蒙特卡洛学习蒙特卡洛方法（Monte-CarloMethods，简称MC）也叫做蒙特卡洛模拟，是指使用随机数（或更常见的伪随机数

weixin_37958272·2020-07-09 16:37

人工智能资料库：第62辑（20170617）

【博客】PlayingatoypokergamewithReinforcementLearning简介：Reinforcementlearning(RL)hashadsomehigh-profilesuccesseslately

chuange6363·2020-07-09 14:57

(转) Deep Reinforcement Learning: Playing a Racing Game

ByteTankPostsArchiveDeepReinforcementLearning:PlayingaRacingGameOCT6TH,2016AgentplayingOutRun,session201609171218

a1424262219·2020-07-09 12:02

监督学习与无监督学习—机器学习的两大方法

前言机器学习（统计机器学习）包括监督学习（supervisedlearning）、无监督学习（unsupervisedlearning）、半监督学习（semi-supervisedlearning）、强化学习（reinforcementlearning

岳开森·2020-07-09 10:41

Reinforcement Learning - Chapter 2

WangChen100·2020-07-09 06:47

第十二讲：强化学习（Reinforcement Learning）和控制（Control）

这一章我们就要学习强化学习（reinforcementlearning）和适应性控制（adaptivecontrol）了。

xyk_hust·2020-07-09 02:43

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