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来源：深度强化学习实验室编辑：SF【新智元导读】在解决一个复杂问题时，我们往往会将其分解为若干个容易解决的子问题，分而治之，分层的思想正是来源于此。分层强化算是强化学习领域比较流行的研究方向，每年顶会论文中都有一定比例的分层论文。
分层强化算是强化学习领域比较流行的研究方向，每年顶会论文中都有一定比例的分层论文。分层主要解决的是稀疏reward的问题，实际的强化问题往往reward很稀疏，再加上庞大的状态空间和动作空间组合，导致直接硬训往往训不出来，遇到头铁的agent更是如此。
分层强化算是强化学习领域比较流行的研究方向，每年顶会论文中都有一定比例的分层论文。分层主要解决的是稀疏reward的问题，实际的强化问题往往reward很稀疏，再加上庞大的状态空间和动作空间组合，导致直接硬训往往训不出来，遇到头铁的agent更是如此。
本文作者是法国里尔大学InriaSequeL团队的博士生，YannisFlet-Berliac，他在本文中对分层强化学习（HRL）的研究进行了总结，文章首先回顾了强化学习（RL）的基本原理，并阐述了其目前所面对的局限性。随后介绍了HRL如何解决RL的局限，包…
在强化学习中，将动作行为从最原始的动作，抽象到多层的动作，是分层强化学习的主要特征。分层的好处很明显。如果我们的思维是直接控制肌肉纤维收缩，那么吃一顿饭都会极其困难。分层后，我们在高层思维，需要考虑的动作不过是拿起筷子、加一块肉、放
长沙理工大学硕士学位论文基于模糊聚类的分层强化学习方法研究姓名：张欣申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：殷苌茗20090301摘要强化学习是一种重要的机器学习方法，不需要建立环境模型，而是通过不断试错，与环境交互获得知识，改进动作策略，具有良好的自学习和...
连续时间分层强化学习算法.pdf,连续时间分层强化学习算法毕业论文连续时间分层强化学习算法摘要分层强化学习，如Option、MAXQ等，通过引入抽象机制来解决大规模系统的“维数灾"问题，并具有加速策略学习的功能。Option算法是运用比较广泛的一种分层强化学习算法，它通过引入宏，把任务按…
DeepMind提出分层强化学习新模型FuN，超越LSTM,论文题目：分层强化学习的FeUdal网络（FeUdalNetworksforHierarchicalReinforcementLearning）论文下载地址：https:...
70本文的主要工作就是在前人多智能体分层强化学习研究成果的基础上，提出一种弱通信条件下基于Q图迁移的多智能体分层强化学习方法。.1多智能体分层强化学习模型本文采用Q图（记为QG）来表达任务的层次结构（任务图）。.定义Q图为3元组QG...
今年的ICML同样接收了大量强化学习方面的研究成果，这些研究可概括为以下类别：理论、网络、算法、优化方法、探索、奖励、基于模型的方法、分布式、分层式、元学习、迁移学习、应用。下面列出了部分值得关注的论文：强化学习理论
来源：深度强化学习实验室编辑：SF【新智元导读】在解决一个复杂问题时，我们往往会将其分解为若干个容易解决的子问题，分而治之，分层的思想正是来源于此。分层强化算是强化学习领域比较流行的研究方向，每年顶会论文中都有一定比例的分层论文。
分层强化算是强化学习领域比较流行的研究方向，每年顶会论文中都有一定比例的分层论文。分层主要解决的是稀疏reward的问题，实际的强化问题往往reward很稀疏，再加上庞大的状态空间和动作空间组合，导致直接硬训往往训不出来，遇到头铁的agent更是如此。
分层强化算是强化学习领域比较流行的研究方向，每年顶会论文中都有一定比例的分层论文。分层主要解决的是稀疏reward的问题，实际的强化问题往往reward很稀疏，再加上庞大的状态空间和动作空间组合，导致直接硬训往往训不出来，遇到头铁的agent更是如此。
本文作者是法国里尔大学InriaSequeL团队的博士生，YannisFlet-Berliac，他在本文中对分层强化学习（HRL）的研究进行了总结，文章首先回顾了强化学习（RL）的基本原理，并阐述了其目前所面对的局限性。随后介绍了HRL如何解决RL的局限，包…
在强化学习中，将动作行为从最原始的动作，抽象到多层的动作，是分层强化学习的主要特征。分层的好处很明显。如果我们的思维是直接控制肌肉纤维收缩，那么吃一顿饭都会极其困难。分层后，我们在高层思维，需要考虑的动作不过是拿起筷子、加一块肉、放
长沙理工大学硕士学位论文基于模糊聚类的分层强化学习方法研究姓名：张欣申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：殷苌茗20090301摘要强化学习是一种重要的机器学习方法，不需要建立环境模型，而是通过不断试错，与环境交互获得知识，改进动作策略，具有良好的自学习和...
连续时间分层强化学习算法.pdf,连续时间分层强化学习算法毕业论文连续时间分层强化学习算法摘要分层强化学习，如Option、MAXQ等，通过引入抽象机制来解决大规模系统的“维数灾"问题，并具有加速策略学习的功能。Option算法是运用比较广泛的一种分层强化学习算法，它通过引入宏，把任务按…
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70本文的主要工作就是在前人多智能体分层强化学习研究成果的基础上，提出一种弱通信条件下基于Q图迁移的多智能体分层强化学习方法。.1多智能体分层强化学习模型本文采用Q图（记为QG）来表达任务的层次结构（任务图）。.定义Q图为3元组QG...
今年的ICML同样接收了大量强化学习方面的研究成果，这些研究可概括为以下类别：理论、网络、算法、优化方法、探索、奖励、基于模型的方法、分布式、分层式、元学习、迁移学习、应用。下面列出了部分值得关注的论文：强化学习理论
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