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  • Applying Expert Data into RL

    方法一:先用expert數(shù)據(jù)(s,a)監(jiān)督訓(xùn)練pre-train policy網(wǎng)絡(luò),再繼續(xù)RL訓(xùn)練。但是需要expert數(shù)據(jù)量夠大, 不然容易陷入過擬合影響初始的exploi...

  • RL Paper Review

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  • IJCAI 2019

    本次IJCAI之行共七天時(shí)間。前面三天是tutorial和workshop同時(shí)進(jìn)行。后面四天是conference,每個(gè)時(shí)間段有多個(gè)session同時(shí)進(jìn)行。由于時(shí)間有限,前三...

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    動態(tài)規(guī)劃

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    class:deep RL UC Berkeley

    用法總結(jié) Imitation learning只能模仿所給的demonstration,并不能超越,而且沒有應(yīng)用到reward。 對于Markov decision proc...

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