Deep Reinforcement Learning

阿新 • • 發佈：2017-10-19

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Reinforcement Learning--David Silver

http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Silver/web/Teaching.html

https://www.youtube.com/watch?v=2pWv7GOvuf0

Deep Reinforcement Learning 深度增強學習資源 (持續更新）

https://zhuanlan.zhihu.com/p/20885568

深度解讀AlphaGo

https://zhuanlan.zhihu.com/p/20893777

深度學習論文閱讀路線圖 Deep Learning Papers Reading Roadmap

https://zhuanlan.zhihu.com/p/23080129

ICLR 2017 DRL相關論文

https://zhuanlan.zhihu.com/p/23807875

https://deepmind.com/research/publications/

https://deepmind.com/blog/alphago-zero-learning-scratch/

Mastering the Game of Go without Human Knowledge

https://www.nature.com/articles/doi:10.1038/nature24270

https://en.wikipedia.org/wiki/State%E2%80%93action%E2%80%93reward%E2%80%93state%E2%80%93action

DQN 從入門到放棄1 DQN與增強學習

https://zhuanlan.zhihu.com/p/21262246?refer=intelligentunit

強化學習系列之九:Deep Q Network (DQN)

http://www.algorithmdog.com/drl

Deep Reinforcement Learning

Playing Atari with Deep Reinforcement Learning

distrib xiv 遊戲模擬器 video value 行動 avi 動作 ade 這是一篇論文，原地址在： https://arxiv.org/abs/1312.5602 我屬於邊看便翻譯，邊理解，將他們記錄在這裏： Abstract：　　我們提出了第一個

Deep Reinforcement Learning

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論文筆記之：Collaborative Deep Reinforcement Learning for Joint Object Search

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解讀continuous control with deep reinforcement learning（DDPG）

版權宣告：本文為博主原創文章，未經博主允許不得轉載。博主：shenshikexmu 聯絡方式：[email protected] 緣起 DDPG，是Google Deepmind第一篇關於連續動作的深度加強學習論文（是否第一篇存疑）。DQN（Deep Q Netw

Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning

轉載至：https://www.cnblogs.com/wangxiaocvpr/p/5620365.html Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning Google DeepMind Abstract 　　主流的 Q-

深度強化學習 Deep Reinforcement Learning 學習整理

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Playing Atari with Deep Reinforcement Learning論文解讀

1.Abstract We present the first deep learning model to successfully learn control policies directly from high-dimensional sensory input using re

論文筆記5：How to Discount Deep Reinforcement Learning:Towards New Dynamic Strategies

參考資料：How to Discount Deep Reinforcement Learning: ... 為幫助跟我一樣的小白，如果有大神看到錯誤，還請您指出，謝謝~ 知乎同名：uuummmmiiii 創新點：相比於原始DQN不固定折扣因子（discount factor,γ），學習率（

Deep Reinforcement Learning Variants ofMulti-Agent Learning Algorithms

這是一個80頁的論文，有效內容70頁，10頁reference。本篇論文主要介紹了兩個演算法，這篇論文寫自2016年，也就是DQN發表一年後，所以這一年結合深度網路寫rl的文章很多。下面我們就介紹一下本篇論文。我會摘取一些有用沒用的大家都知道的以前的知識做鋪墊。這

「Medical Image Analysis」Note on Deep Reinforcement Learning for Vessel Centerline Tracing

[1] Deep Reinforcement Learning for Vessel Centerline Tracing in Multi-modality 3D Volumes MICCAI 20

Deep Reinforcement Learning (Learn effectively like a human)

RL — Deep Reinforcement Learning (Learn effectively like a human)Alan Turing saidInstead of trying to produce a programme to simulate the adult mind, why n

DRN: A Deep Reinforcement Learning Framework for News Recommendation學習

歡迎轉載，請註明出處https://blog.csdn.net/ZJKL_Silence/article/details/85798935。本文提出了（基於深度Q-learning 的推薦框架）基於強化學習的推薦系統框架來解決三個問題： 1）首先，使用DQN網路來有效建模新聞推薦的動態變化

論文閱讀——《Crafting a Toolchain for Image Restoration by Deep Reinforcement Learning》

對於同一張圖片的不同區域，需要的denoise的網路是一樣的嗎？有些區域可能很簡單的網路就可以實現很好的效果，但有些區域需要比較複雜的網路才可以得到不錯的效果。對於不同的圖片，也是如此，有些圖片需要複雜的網路，有些圖片不需要複雜的網路。如何的自適應地去應對不同的condition？

論文閱讀筆記——《Crafting a Toolchain for Image Restoration by Deep Reinforcement Learning》

這篇論文是CVPR 2018 (Spotlight)，是本人團隊小夥伴餘可的作品~ 程式碼連結：https://github.com/yuke93/RL-Restore 專案主頁：http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/RL-Restore/ 論文連

李巨集毅機器學習課程筆記10：Ensemble、Deep Reinforcement Learning

臺灣大學李巨集毅老師的機器學習課程是一份非常好的ML/DL入門資料，李巨集毅老師將課程錄影上傳到了YouTube，地址：NTUEE ML 2016 。這篇文章是學習本課程第27-28課所做的筆記和自己的理解。 Lecture 27: Ensembl

Deep Reinforcement Learning深度強化學習_論文大集合

本文羅列了最近放出來的關於深度強化學習（Deep Reinforcement Learning，DRL）的一些論文。文章採用人工定義的方式來進行組織，按照時間的先後進行排序，越新的論文，排在越前面。希望對大家有用，同時歡迎大家提交自己閱讀過的論文。目錄 •

深度強化學習（Deep Reinforcement Learning）的資源

Google的Deep Mind團隊2013年在NIPS上發表了一篇牛x閃閃的文章，亮瞎了好多人眼睛，不幸的是我也在其中。前一段時間收集了好多關於這方面的資料，一直躺在收藏夾中，目前正在做一些相關的工作（希望有小夥伴一起交流）。一、相關文章關於DRL，這方面的工作基本

深度強化學習：入門(Deep Reinforcement Learning: Scratching the surface)

本部落格是對學習李巨集毅教授在youtube上傳的課程視訊《Deep Reinforcement Learning: Scratching the surface》所做的筆記，供大家學習參考。熱度起源 15年2月：Google在nature

DRL前沿之：Benchmarking Deep Reinforcement Learning for Continuous Control

1 前言 Deep Reinforcement Learning可以說是當前深度學習領域最前沿的研究方向，研究的目標即讓機器人具備決策及運動控制能力。話說人類創造的機器靈活性還遠遠低於某些低等生物，比如蜜蜂。。DRL就是要幹這個事，而是關鍵是使用神經網路來進行

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Deep Reinforcemen learning - 2. 基於tensorflow的DDPG實現基於我上一篇部落格的演算法介紹，使用tensorflow的程式碼實現，模擬環境使用gym torcs 為了快速訓練出結果，我沒有使用driver

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