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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(guò)擬合影響初始的exploi...

  • RL Paper Review

    導(dǎo)航 Learning to Navigate in Cites Without a Map, NIPS2018,DeepMind 本篇是DeepMind出品的關(guān)于導(dǎo)航任務(wù)的...

  • 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(dòng)態(tài)規(guī)劃

    先考慮斐波拉契數(shù)列: 對(duì)fib(6)遞歸樹(shù)如下: 遞歸實(shí)現(xiàn): 那么會(huì)多次調(diào)用函數(shù)求解common的子問(wèn)題,比如fib(3), fib(2)。我們可以記錄下來(lái),用空間換時(shí)間: ...

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    ws:OpenAI Deep RL

    一 什么是RL RL是trail and error來(lái)解決問(wèn)題。 RL條件:你有一個(gè)sequential decision making問(wèn)題,你不知道最好的behavior怎...

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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(méi)有應(yīng)用到reward。 對(duì)于Markov decision proc...

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