Reinforcement 第17页

推荐系统论文之序列推荐：KERL

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nidongla·2022-11-21 22:19

【Peter Dayan】自然和人工强化学习的结合、以及未来的发展方向

deeprl.neurondance.com/来源：AI科技评论作者：MrBear、青暮德国马克斯·普朗克生物控制论研究所所长PeterDayan讲述了主题为《TheWeddingofNeuralandArtificialReinforcementLearning

深度强化学习实验室·2022-11-21 22:15

【论文阅读】强化学习与知识图谱结合实现序列推荐

前言论文名称：KERL:AKnowledge-GuidedReinforcementLearningModelforSequentialRecommendation时间：SIGIR2020【目录】前言摘要

chenchenlllll·2022-11-21 22:44

《Deep Reinforcement Learning for Autonomous Driving: A Survey》笔记

BRaviKiran,IbrahimSobh,VictorTalpaert,PatrickMannion,AhmadA.AlSallab,SenthilYogamani,andPatrickPérez调研(D)RL在自动驾驶中的应用。目录1.绪论2.自动驾驶（AD）系统的组成2.1场景理解2.2定位和建图2.3规划和驾驶策略2.4控制3.强化学习3.1基于价值的方法3.2基于策略的方法3.3演员-

learning_DRL·2022-11-21 21:26

DRL经典文献阅读（二）：确定性策略梯度（DPG+DDPG）【附代码】

原文题目：(一)DeterministicPolicyGradientAlgorithms(二)Continuouscontrolwithdeepreinforcementlearning作者：DavidSilver

二向箔不会思考·2022-11-21 21:52

2018 NIPS paper list

/Conferences/2018/SchedulePosterpaper>~1.Zero-ShotTransferwithDeicticObject-OrientedRepresentationinReinforcementLearning

Z609834342·2022-11-21 19:52

基于深度强化学习的车道线检测和定位（Deep reinforcement learning based lane detection and localization）论文解读+代码复现

之前读过这篇论文，导师说要复现，这里记录一下。废话不多说，再重读一下论文。注：非一字一句翻译。个人理解，一定偏颇。基于深度强化学习的车道检测和定位官方源码下载：https://github.com/tuzixini/DQLL论文原文：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0925231220310833如需引用：@article{zh

Wincher_Fan·2022-11-21 18:17

论文笔记（十六）：Learning to Walk in Minutes Using Massively Parallel Deep Reinforcement Learning

LearningtoWalkinMinutesUsingMassivelyParallelDeepReinforcementLearning文章概括摘要1介绍2大规模并行强化学习2.1仿真吞吐量2.2DRL

墨绿色的摆渡人·2022-11-21 13:16

MADRL（多智能体深度强化学习）

MADRL（多智能体深度强化学习）《多Agent深度强化学习综述》Ismultiagentdeepreinforcementlearningtheanswerorthequestion?

rockray21·2022-11-21 13:15

python全局解释器锁 tensorflow_想轻松复现深度强化学习论文？看这篇经验之谈

本文作者认为复现论文是提升机器学习技能的最好方式之一，所以选择了OpenAI论文《DeepReinforcementLearningfromHumanPreferences》作为target，虽获得最后成功

weixin_39622760·2022-11-21 10:15

深度学习论文与资源的大列表！！！

】深度学习论文与资源大列表(论文、预训练模型、课程、图书、软件、应用、相关列表等)摘要转自：爱可可-爱生活Alistofrecentpapersregardingdeeplearninganddeepreinforcementlearning.Theyaresortedbytimetoseetherecentpapersfirst.Iwillrenewtherecentpapersandad

hufengshuo07·2022-11-21 05:54

JoyRL文献笔记-1-Playing Atari with Deep Reinforcement Learning

MnihV,KavukcuogluK,SilverD,etal.Playingatariwithdeepreinforcementlearning[J].arXivpreprintarXiv:1312.5602,2013

luckywlj0115·2022-11-20 23:13

深度增强学习（DRL）漫谈 - 信赖域（Trust Region）系方法

它们的结合领域-深度增强学习（Deepreinforcementlearning,DRL）随着在一系列极具挑战的控制实验场景及其它跨领域的成功应用，现在已是各大顶级AI会议的热门topic之一。

sorroooo·2022-11-20 23:41

超全！深度强化学习领域值得一读的论文列表

：https://spinningup.openai.com/en/latest/spinningup/keypapers.html强烈建议直接去看原文，每一篇文献都有链接以下是深度强化学习（DeepReinforcementLearning

超级超级小天才·2022-11-20 23:03

【论文笔记】强化学习策略梯度（PG）专题经典论文8篇

文章目录引子AsynchronousMethodsforDeepReinforcementLearning,Mnihetal,2016.Algorithm:A3C.TrustRegionPolicyOptimization

邵政道·2022-11-20 23:59

JoyRL阅读笔记-3-Scalable trust-region method for deep reinforcement learning using Kronecker-factored

Scalabletrust-regionmethodfordeepreinforcementlearningusingKronecker-factoredapproximation作者：YuhuaiWu

luckywlj0115·2022-11-20 23:57

QUANT[13]强化学习(Reinforcement Learning)学习笔记1

本节主要是解决运行环境问题，以及强化学习需要的基础性概念目录0.1先来看看强化学习都在干什么简单来说，让智能体不断地在定义的环境中做出行为，并且通过反馈的信号来学习产生正确行为的过程1.1强化学习与监督学习，非监督学习之间的关系1.2强化学习的学习过程1.3强化学习的应用方向1.4强化学习运行环境和资料汇总1.4.1环境1.4.2资料1.4.2.1首先请阅读这篇文章：1.4.2.2推荐使用Rich

三千の世界·2022-11-20 23:05

18_Reinforcement Learning_CartPole_reduce_mean_Q-Value Iteration_Q-learning_DQN_get_weights_replay

ReinforcementLearning(RL)isoneofthemostexcitingfieldsofMachineLearningtoday,andalsooneoftheoldest.Ithasbeenaroundsincethe1950s

LIQING LIN·2022-11-20 23:28

【干货总结】| 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

weixin_30343157·2022-11-20 21:19

Deep reinforcement learning with relational inductive biases 笔记

文章目录前言背景MethodRL方法输入模块关系模块输出模块实验BOX-WORLDResults前言这是一个使用结构化特征上关系推理的机制帮助model-free的深度强化学习的方法，提高了表现、学习有效性、泛化性、可解释性。这篇文章的主要贡献就是介绍一种技术，通过关系归纳偏置来表征和推理深度强化学习中agent的状态。背景深度强化学习在一些具有挑战性的问题上实现非凡的效果很大程度上是因为其在如何

强殖装甲凯普·2022-11-20 21:41

The Primacy Bias in Deep Reinforcement Learning（论文笔记）

首因偏见（Theprimacybias）：在认知科学中，人类会在第一个事实的基础上产生概括，而较少关注后面的事实。在RL中，智能体倾向于早期与环境的交互，而忽略后来有用的数据。由于在不断增长的数据集上进行训练，深度RL智能体会产生过拟合早期经验的风险，从而对学习过程的其余部分产生负面影响。如下图1.首因偏见2.首要性偏差并不是没有收集到合适的数据本身，而是没有从中学习。存储在重放缓冲区中的数据原则

麦兜没有冬天·2022-11-20 21:07

强化学习领域值得关注的国际顶级会议

导读：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

Allenpandas·2022-11-20 20:38

Task 01 强化学习基础

维基百科定义：强化学习(Reinforcementlearning,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。强化学习是除了监督学习和非监督学习之外的第三种

晓野豬·2022-11-20 19:51

Matlab/Simulink中的S函数模块嵌入人工智能、神经网络算法设计仿真案例详解（以基于RBF神经网络算法的VSG转动惯量自调节为例）

参考文献AnimprovedvirtualsynchronousgeneratorpowercontrolstrategyDeepreinforcementlearningbasedparameterself-tuningcontrol

魔术田·2022-11-20 17:35

尝试理解论文SPOT1的代码1：Supported Policy Optimization for Offline Reinforcement Learning

SPOT1的代码：vae.py写在最前面参考SPOT理解VAEVAE概述VAEloss一般vae和IWAE的比较（这篇SPOT论文参考IWAE借鉴了vae）VAE和IWAE的loss对比VAE和IWAE的梯度区别SPOT中的vae损失函数论文中对L的实验（L对于密度估计的影响）VAE梯度计算代码部分vae.py加噪的过程：forward向前传播部分计算接近正态分布的损失elbo_loss借鉴IWA

是Yu欸·2022-11-20 15:35

Deep Q-Network 学习笔记（五）—— 改进③：Prioritized Replay 算法

莫烦老师的教程：https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning/4-6-prioritized-replay

weixin_34111819·2022-11-20 13:26

Deep Reinforcement Learning超简单入门项目 Pytorch实现接水果游戏AI

学习过传统的监督和无监督学习方法后，我们现在已经可以自行开发机器学习系统来解决一些实际问题了。我们能实现一些事件的预测，一些模式的分类，还有数据的聚类等项目。但是这些好像和我们心目中的人工智能仍有差距，我们可能会认为，人工智能是能理解人类语言，模仿人类行为，并做到人类难以完成的工作的机器。所谓KNN、决策树分类器，好像只是代替人类进行一些简单的工作。但今天，我们似乎在强化学习的领域找到了通往真正的

Hαlcyon·2022-11-20 13:51

知识图谱还有哪些方向值得深入研究？这 6 篇最新论文给你答案

#01.基于强化学习的实体对齐论文标题：DeepReinforcementLearningforEntityAlignment收录会议：ACL2022Findings论文链接：ht

PaperWeekly·2022-11-20 12:33

ICLR 2020 多智能体强化学习论文总结

ICLR2020多智能体强化学习论文总结如有错误，欢迎指正所引用内容链接Multi-AgentRL1.Multi-agentReinforcementLearningForNetworkedSystemControl2

rockray21·2022-11-20 08:59

【论文笔记】多智能体强化学习值分解基础论文5篇

IQLMultiagentCooperationandCompetitionwithDeepReinforcementLearning,2015本文主要是基于Po

邵政道·2022-11-20 08:53

【论文阅读】基于强化学习的网络安全防护策略

FindingEffectiveSecurityStrategiesthroughReinforcementLearningandSelf-Play前言通过强化学习和自对弈(self-play)寻找有效的安全策略主要思想提出一种针对入侵防御案例的安全策略自动查找方法

平平无奇的小菜·2022-11-20 08:53

【论文笔记】ICLR2022 Oral Presentations 强化学习论文5篇

ProvablyFilteringExogenousDistractorsusingMultistepInverseDynamicsTheInformationGeometryofUnsupervisedReinforcementLearningVision-BasedManipulatorsNeedtoAlsoSeefromTheirHandsTransfor

邵政道·2022-11-20 08:23

强化学习 (Reinforcement Learning) 基础及论文资料汇总

《ReinforcementLearning:AnIntroduction》RichardS.SuttonandAndrewG.Barto，被誉为“强化学习圣经”，毫无疑问是强化学习入门的必读书籍，此书有中文译版

SMALL_RL·2022-11-20 08:22

吴恩达机器学习课程笔记一

吴恩达机器学习课程笔记前言监督学习---`Supervisedlearning`无监督学习---`Unsupervisedlearning`聚类异常检测降维增强学习---`Reinforcementlearning

Chen的博客·2022-11-20 04:30

机器学习笔记13_Introduction of Deep Reinforcement Learning(RL)

本文是李宏毅机器学习的笔记，这是第十三节，介绍了强化学习。文章目录1.WhatisRL?2.PolicyGradient3.Actor-Critic4.RewardShaping5.NoReward:LearningfromDemonstration1.WhatisRL?在一些场景中，可能标签数量会很多，所以在没有明确的标签的情况下，机器应该知道自己结果的好坏。强化学习的流程如下所示：输入一个函数

vrerain·2022-11-19 23:52

李宏毅机器学习笔记第17周_概述增强式学习（Reinforcement Learning）

文章目录一、WhatisRL?1.Step1:FunctionwithUnknown2.Step2:Define“Loss”3.Step3:Optimization二、PolicyGradient1.Howtocontrolyouractor2.PolicyGradient3.On-policyv.s.Off-policy4.ProximalPolicyOptimization5.Collecti

MoxiMoses·2022-11-19 23:19

Reinforcement Learning Enhanced Heterogeneous Graph Neural Network阅读笔记

强化学习增强异质图神经网络代码源：https://github.com/zhiqiangzhongddu/RL-HGNN摘要异构信息网络(HINs)涉及多种节点类型和关系类型，在许多实际应用中非常普遍。近年来，异质图表示学习(heterogeneousgraphrepresentationlearning,HGRL)得到了越来越多的关注，其目的是将HIN中丰富的结构和语义信息嵌入到低维节点表示中。

DifferenceEngine·2022-11-19 20:39

李宏毅机器学习笔记_introduction——Oct30 2020

posorneg)multi-classclassification多元分类到class1、class2…classNgeneration生成二、学习方式superviselearning/监督学习andreinforcementlearning

eathotpot·2022-11-19 19:41

【李宏毅机器学习】1. Introduction

hand-craftedrules与machinelearningmachinelearning的framework机器学习相关的技术大量label：监督学习减少label：半监督学习和迁移学习没有label：无监督学习强化学习（reinforcementlearning

Daniella He·2022-11-19 19:05

强化学习，路在何方？

DeepRL实验室，转自：睿慕课▌一、深度强化学习的泡沫2015年，DeepMind的VolodymyrMnih等研究员在《自然》杂志上发表论文Human-levelcontrolthroughdeepreinforcementlearning

Datawhale·2022-11-19 15:46

2022.9.4 第二十二次周报（假期总结）

目录前言学习总结内容总览deeplearning反向传播seqence-to-sequencemodelGANSelf-supervisedLearningauto-encodermodelattack强化学习（ReinforcementLearning

孙源峰·2022-11-19 08:54

基于深度强化学习的V2V协同感知中的传输信息选择

论文标题：CooperativePerceptionwithDeepReinforcementLearningforConnectedVehicles发表期刊/会议：IEEEIntelligentVehiclesSymposium

superbzhoucc·2022-11-19 08:53

李宏毅机器学习笔记第1周-机器学习基本概念

文章目录一、机器学习的概念二、机器学习的应用领域三、监督学习（Supervisedlearning）四、加强学习（Reinforcementlearning）五、无监督学习（UnsupervisedLearning

MoxiMoses·2022-11-19 08:10

基于深度强化学习的全覆盖路径规划飞行器

论文题目《UAVCoveragePathPlanningunderVaryingPowerConstraintsusingDeepReinforcementLearning》论文主要内容：1.利用DDQN

yuxiayutou·2022-11-19 05:38

深度强化学习- 最全深度强化学习资料

本工作是一项由深度强化学习实验室(DeepReinforcementLearningLaboratory,DeepRL-Lab)发起的项目。

松间沙路hba·2022-11-17 07:52

多智能体强化学习基本概念

Multi-AgentReinforcementLearning:ConceptsandChallenges1.Multi-AgentSettings1.1.Fullycooperative合作关系e.g

Catherine_he_ye·2022-11-16 13:24

Human-level control through deep reinforcement learning

Abstract强化学习理论在动物行为上，深入到心理和神经科学的角度，关于在一个环境中如何使得智能体优化他们的控制，提供了一个正式的规范。为了利用强化学习成功的接近现实世界的复杂度的环境中，然而，智能体遇到了一个难题：他们必须从高维感知输入中得到环境的有效表征，然后利用这些来将过去的经验应用到新的场景中去。显著地，人类和其他动物看起来可以通过一个和谐的智能体和层次感知处理系统的有效组合进而解决这个

西西弗的小蚂蚁·2022-11-16 11:35

【强化学习Q-Learning算法学习笔记】概念整理+实例+代码解释+ppt

代码来源：https://github.com/MorvanZhou/Reinforcement-learning-with-tensorflow/blob/master/contents/1_command_line_reinforcement_learni

一只小榨菜·2022-11-14 19:45

AAMAS 2021 强化学习论文70篇（自整理）

FORMS/CONTENTS.HTMAAMAS2021MARL论文（36篇）一、非应用类（33篇）1.LearningCorrelatedCommunicationTopologyinMulti-AgentReinforcementlearningMARL

QCNH雨文·2022-11-13 14:11

多智能体深度强化学习综述与批判——Matthew E. Taylor

这篇综述是华盛顿大学的MatthewE.Taylor总结的，“ASurveyandCritiqueofMultiagentDeepReinforcementLearning”。

二向箔不会思考·2022-11-10 13:16

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