ReinForcement 第29页

GAIL:一种结合GAN思想的反向强化学习方法

这其实就是我们今天要介绍的反向强化学习方法(InverseReinforcementLearning)的基本思想。同

文哥的学习日记·2020-07-09 00:13

论文学习1-DeepPath: A Reinforcement Learning Method for Knowledge Graph Reasoning

文章目录摘要Introduction最近工作基于PRA的其他方法其他使用强化学习的方法我们的方法方法介绍（强化学习摘要研究了大规模知识图的学习推理问题。更具体地说，我们描述了一个用于学习多跳关系路径的新型强化学习框架:我们使用一个基于知识图嵌入的具有连续状态的基于策略的代理，该代理通过采样最有希望的关系来扩展其路径，从而在KG向量空间中进行推理。与之前的工作相比，我们的方法包含一个考虑准确性、多样

叶落叶子·2020-07-08 19:17

谷歌Nature论文alphaGo Zero: Mastering the game of Go without human knowledge论文详解

2017年，谷歌推出了AlphaZero，通过强化学习（reinforcementlearning）的方法，在不依赖人类经验的基础和击败了AlphaG

祥瑞Coding·2020-07-08 18:16

CellPress | 人工智能在临床试验中的应用

ArtificialIntelligence，人工智能Associationrulemining：关联规则挖掘BMI：Brain–machineinterface，脑机接口DL：Deeplearning，深度学习DRL：Deepreinforcementlearning

qq2648008726·2020-07-08 09:33

2015-8-1 深度学习

ComputationalComplexity—OrWhytheSingularityIsNowhereNear|DeepLearningO网页链接【视频:(RLDM2015)DavidSilver的深度强化学习教程】《Tutorialon"DeepReinforcementLearning

hzyido·2020-07-08 04:23

机器学习——基础概念三：强化学习、进化算法

文章目录强化学习,ReinforcementLearning强化学习概念强化学习方法汇总QLearning一周总结：下周打算：进化算法遗传算法进化策略EvolutionStrategy神经网络的进化Neuro-Evolution

__Limits·2020-07-08 01:54

在开始强化学习前，你所需要了解的知识。

本译文自JOSHGREAVES发表在https://joshgreaves.com/的EverythingYouNeedtoKnowtoGetStartedinReinforcementLearning

唯忆你心·2020-07-08 00:01

[OPENAI-GYM]从无到有的tutorial

openaigym是一个增强学习（reinforcementlearning,RL）算法的测试床（testbed）OpenAIGym由两部分组成：gym开源库：测试问题的集合。当你测试增

StOnE_91·2020-07-07 20:36

FederatedDeepReinforcementLearning：联邦深度强化学习

概要在深度强化学习领域，由于用户特征重叠部分小且训练数据有限，很难找到一个高质量的学习方法。尽管先前的迁移学习已经在深度强化学习领域取得成功，但是迁移学习直接把数据、模型在各方中转移是侵犯隐私的。下边我们就提出了一种保护数据模型隐私的方法——联邦深度学习。在联邦学习中，在更新他方的当地模型时，我们利用高斯微分对共享的信息进行加工，来达到保护隐私的目的。并在试验中通过两个维度评估了联邦学习框架介绍在

无欲则刚·2020-07-07 08:40

Deep Reinforcement Learning for Dialogue Generation

这是EMNLP2016的一片关于用reinforcementlearning（RL）做dialoguegeneration的文章，paper链接https://arxiv.org/abs/1606.01541

fuxin607·2020-07-07 08:26

dejing6575·2020-07-07 06:54

DeepPath: A Reinforcement Learning Method for Knowledge Graph Reasoning

DeepPath:AReinforcementLearningMethodforKnowledgeGraphReasoning来源背景Motivation强化学习训练过程实验代码来源2017EMNLPWenhanXiongandThienHoangandWilliamYangWangDepartmentofComputerScienceUniversityofCalifornia

damuge2·2020-07-07 06:32

强化学习笔记之浅谈ACKTR

https://zhuanlan.zhihu.com/p/1229973702017年NIPS上的文章"Scalabletrust-regionmethodfordeepreinforcementlearningusingKronecker-factoredapproximation

张博208·2020-07-07 03:38

深度解读Soft Actor-Critic 算法

1前言机器人学习RobotLearning正在快速的发展，其中深度强化学习deepreinforcementlearning（DRL），特别是面向连续控制continouscontrol的DRL算法起着重要的作用

张博208·2020-07-07 03:37

Reinforcement Learning 第八周课程笔记

ThisweekWatchExploration.Thereadingswere*Fong(1995)*andLi,Littman,Walsh(2008).Exploration:SpecifictoRLSubtopicsofExplorationTypestatetransitionStochasticsolutionBandits✘✔hoeffdingboundtodostochasticde

我的名字叫清阳·2020-07-06 22:15

对抗样本(论文解读十一):PatchAttack: A Black-box Texture-based Attack with Reinforcement Learning

PatchAttack:ABlack-boxTexture-basedAttackwithReinforcementLearningChenglinYang,AdamKortylewski,CihangXie

Enjoy_endless·2020-07-06 21:42

绪论-1.1.2机器学习

1.1.2机器学习机器学习分为两部分：有监督学习（SurpervisedLearning）无监督学习（UnsupervisedLearning）强化学习（ReinforcementLearning，简称

要想瘦先吃肉·2020-07-06 15:00

深度强化学习—— 译 Deep Reinforcement Learning(part 0: 目录、简介、背景)

深度强化学习——概述翻译说明综述1简介2背景2.1人工智能2.2机器学习2.3深度学习2.4强化学习2.4.1ProblemSetup2.4.2值函数2.4.3探索与利用(Explorationvs.Exploitation)2.4.4动态规划2.4.5蒙特卡罗2.4.6时序差分学习2.4.7多步拔靴法2.4.8基于模型的RL2.4.9函数近似2.4.10策略优化2.4.11DeepRL2.4.1

zxxRobot·2020-07-06 14:34

DQN(Deep Q Network)论文笔记

本文是从《PlayingAtariwithDeepReinforcementLearning》翻译总结的。本模型包括卷积神经网络、Q-learning。输入是像素图，输出是价值函数，评价未来收益。

zephyr_wang·2020-07-06 12:53

强化学习——简介

本系列强化学习笔记将以DeepMindAlphaGo的主要研究人员DavidSilver《深度强化学习》视频公开课以及强化学习圣经——《ReinforcementLearning：AnIntroduction

野风同学·2020-07-06 11:54

Reinforcement Learning 第四周课程笔记

本周三件事：看课程视频，阅读Sutton(1988)，作业3（HW3）。以下为视频截图和笔记：TemporalDifferenceLearningReadSutton1988firstReadSutton,ReadSutton,ReadSutton.Becausethefinalprojectwasbasedonit!ThreefamiliesofRLalgorithmsModelbasedMod

我的名字叫清阳·2020-07-06 10:54

逆强化学习（Inverse Reinforcement Learning）

谷歌DeepMind首席程序员，AlphaGo创始人之一，UCL的DavidSilver教授对于IRL的观点是：Recently,anewsetofapproacheshavebeendevelopedforlearningfromdemonstrationbasedontheconceptofInverseOptimalControl.Ratherthanlearnamappingfromper

TheWindOfJune·2020-07-06 04:30

《Reinforcement Learning: An Introduction》强化学习导论英文教材自译中文版Chapter 1

译者注：此为本人自学了Sutton第二版《ReinforcementLearning:AnIntroduction》之后，为了夯实记忆和温故知新所做的自译中文版，。为了共享知识，将其发布在CSDN上。

昵称熠被占有·2020-07-06 04:39

Hybrid Reward Architecture for Reinforcement Learning

31stConferenceonNeuralInformationProcessingSystems(NIPS2017),LongBeach,CA,USA.AbstractOneofthemainchallengesinreinforcementlearning

Adam坤·2020-07-06 03:15

Ubuntu14.04下安装Anaconda3-4.3.0后，无法创建虚拟环境的解决方法

因为研究需要，涉及到了强化学习(ReinforcementLearning,RL)内容，继而进入了一个充满荆棘的的领域。

遗落的蒲公英·2020-07-06 02:06

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-basedDQN，Policy

weixin_33980459·2020-07-05 23:56

元学习：实现通用人工智能的关键！

1前言MetaLearning（元学习）或者叫做LearningtoLearn（学会学习）已经成为继ReinforcementLearning（增强学习）之后又一个重要的研究分支（以后仅称为MetaLearning

weixin_33712987·2020-07-05 22:25

论文阅读--CVPR2018--reinforcement learning

DeepReinforcementLearningofRegionProposalNetworksforObjectDetectionResearchBackgroundAmajorityofcontemporarystate-of-the-artobjectdetectorsfollowatwo-stagepipeline.First

乐兮山南水北·2020-07-05 17:45

为你分享73篇论文解决深度强化学习的18个关键问题

这两天我阅读了两篇篇猛文ABriefSurveyofDeepReinforcementLearning和DeepReinforcementLearning:AnOverview，作者排山倒海的引用了200

数据派THU·2020-07-05 14:22

收藏 | 精选11篇AI领域论文（附代码、数据集链接）

01LargeScaledRelationExtractionwithReinforcementLearning@theodoric008推荐#RelationExtraction本文是中科院自动化所发表于

数据派THU·2020-07-05 14:22

论文阅读笔记（五十二）：Outline Objects using Deep Reinforcement Learning

Abstract.Imagesegmentationneedsbothlocalboundarypositioninformationandglobalobjectcontextinformation.Theperformanceoftherecentstate-of-the-artmethod,fullyconvolutionalnetworks,reachesabottleneckduetot

__Sunshine__·2020-07-05 13:04

Reinforcement Learning 第十四周课程笔记

ThisweekshouldwatchCCC.Thereadingsare:Zeibartetal.(2008).Babesetal.(2011).Griffithetal(2013).Cederborgetal(2015).*Roberts(2006).Bhat(2007).*CCCCoordinatingandcommunicatingThedecentralizedpartiallyobse

我的名字叫清阳·2020-07-05 09:39

强化学习用于深度神经网络架构搜寻

论文：NEURALARCHITECTURESEARCHWITHREINFORCEMENTLEARNING随着深度神经网络在各应用场景上大放异彩，如何自动搜索优秀的深度网络架构以及超参，也成为了一个热门研究点

莫谷莫谷·2020-07-05 06:48

什么是强化学习 (Reinforcement Learning)？

强化学习(ReinforcementLearning)强化学习(reinforcementlearning)是机器学习和人工智能里的一类问题，研究如何通过一系列的顺序决策来达成一个特定目标。

DragonBallSuper·2020-07-05 05:19

强化学习论文(4): Deep Reinforcement Learning in Large Discrete Action Spaces

大规模离散动作空间内的深度强化学习摘要处理这样的任务需要：1.在动作集合上的泛化能力；2.次线性查找复杂度。本文提出方法，利用先验知识将动作嵌入连续空间使其可以泛化；采用近似最近邻算法达到log⁡(n)\log(n)log(n)查找复杂度。背景知识介绍强化学习方法可分为两类：value-basedpolicy,action-basedpolicy.value-basedpolicy,基于值函数直接

南阁风起·2020-07-05 03:03

强化学习总结与展望

参考ATechnicalOverviewofAI&ML(NLP,ComputerVision,ReinforcementLearning)in2018&Trendsfor2019强化学习领域的三个主要问题

南阁风起·2020-07-05 03:31

如何提高模型的泛化能力

间接对原始数据处理，这里主要指按照不同的需求进行特定处理MixupdataaugbyreinforcementlearningGAN从o

Baoxin_UCAS·2020-07-04 21:43

增强学习入门之Q-Learning

第一次听到“增强学习”(ReinforcementLearning)的时候，我以为只是在“深度学习”的基础上又玩儿的新花样。

集智人工智能·2020-07-04 21:02

基于Pytorch的强化学习算法实现框架 Torch-RL

Torch-RL目前Deep-Reinforcement-learning算法实现框架已经非常多，但是基于torch的RL实现，简单、易用且附有使用介绍的非常少，我希望建立一个非常简单易用的Torch版的

zachary2wave·2020-07-04 20:25

深究强化学习在谷歌芯片布局上的应用

谷歌论文：ChipPlacementwithDeepReinforcementLearning。

布谷AI·2020-07-04 18:39

【Reinforcement Learning】--- 初窥强化学习

一.前言通常将强化学习简称RL强化学习用于对特定的评估方法进行特定的模型改进以期望在该评估方法下可以表现得更加完美二.概念：通过不断地尝试和犯错来确定哪些功能会带来最大的reward是在尝试的过程种学习如何在特点的情境下选择某种行动才能获得最大的回报(reward)三.特点：没有监督者，只有一个reward信号，而信号的反馈是延迟的，非立刻生成RL采用的是边获得样例边学习的方法，由获得的样例来跟从

PandaDreamer·2020-07-04 17:07

读书笔记5：Deep Progressive Reinforcement Learning for Skeleton-based Action Recognition

这篇文章开篇就指出，我们的模型是要从人体动作的序列中选取出最informative的那些帧，而丢弃掉用处不大的部分。但是由于对于不同的视频序列，挑出最有代表性的帧的方法是不同的，因此，本文提出用深度增强学习来将帧的选择模拟为一个不断进步的progressiveprocess。这篇文章处理的问题是skeletonbasedactionrecognition，提出的模型的示意图如下：可以看出整个模型大

b224618·2020-07-04 11:50

Soft-Actor-Critic-强化学习算法

文章目录BackgroundQuickFactsKeyEquationsEntropy-RegularizedReinforcementLearningSoftActor-Critic学习Q.学习策略。

Mystery_zu·2020-07-04 11:30

论文笔记之：Active Object Localization with Deep Reinforcement Learning

ActiveObjectLocalizationwithDeepReinforcementLearningICCV2015最近DeepReinforcementLearning算是火了一把，在GoogleDeepMind

a1424262219·2020-07-04 10:23

论文阅读之: Hierarchical Object Detection with Deep Reinforcement Learning

HierarchicalObjectDetectionwithDeepReinforcementLearningNIPS2016WorkShopPaper:https://arxiv.org/pdf/1611.03718v1