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一、DQN：成功将DL和RL结合[1]1.DQN简述1.1RL结合深度学习的问题1.2本篇论文的工作2.相关知识3.算法模型3.1DQN的关键点3.2DQN的优点4.工程上的设置
在DQN,DDPG算法中我们用到了一个非常重要的思想就是经验回放本文首先从论文《AsynchronousMethodsforDeepReinforcementLearning》解读开始，这篇论文是Google于ICML2016顶会上发的，点击查看原始论文，当然里面的其中一直作…
论文地址DQN笔记这篇文章就是DQN,DRL领域非常重要的一篇文章,也是DavidSilver大神的工作。文章本身没有什么难度。文章说了RL和DL的两个不同之处:DL尤其是supervisedlearning需要大量的labelledtrainingdata,强化学习只有一个scalarReward，并且,,
主流强化学习算文综述：DQN、DDPG、TRPO、A3C、PPO、SAC、TD3.强化学习自从15年开始DQN的成功应用得到了雨后春笋般成长，获得学术界极高的关注。.在此之间，强化学习主要以modelbased模型为主，其特点为问题针对性强，需要大量的人为假设，且对于不同问题...
Rainbow:整合DQN六种改进的深度强化学习方法！在2013年DQN首次被提出后，学者们对其进行了多方面的改进，其中最主要的有六个，分别是：Double-DQN：将动作选择和价值估计分开，避免价值过高估计Dueling-DQN：将Q值分解为状态价值…
DeepMind最新论文「Rainbow」：对深度强化学习组合改进.深度强化学习社区已经对DQN算法进行了若干次的改进。.但目前尚不清楚这些扩展中的哪些是互补的，同时可以有效地组合在一起。.本文研究了DQN算法的六个扩展，并对其组合进行了实证研究。.我们的...
带你读论文|值分布强化学习.编者按：值分布强化学习（DistributionalReinforcementLearning）是一类基于价值的强化学习算法，也是一类新兴的强化学习方法。.该方法达到了非分布式强化学习方法上新的基准性能，也与神经科学有着内在联系，因此具有很高的研究...
Rainbow:整合DQN六种改进的深度强化学习方法！.在2013年DQN首次被提出后，学者们对其进行了多方面的改进，其中最主要的有六个，分别是：Double-DQN：将动作选择和价值估计分开，避免价值过高估计Dueling-DQN：将Q值分解为状态价值和优势函数，得到更多有用信息...
Andrewng曾讲过DeepReinforcementLearning(DRL)是有前景的研究方向。近几年，顶级会议上发表了很多强化学习方面的论文，已成为各个应用领域的研究热点。本次介绍的论文《ShallowUpdatesDeepReinforcementLearning》来自于NIPS2017。
在强化学习(十一)PrioritizedReplayDQN中，我们讨论了对DQN的经验回放池按权重采样来优化DQN算法的方法，本文讨论另一种优化方法，DuelingDQN。本章内容主要参考了ICML2016的deepRLtutorial和DuelingDQN的论文
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在DQN,DDPG算法中我们用到了一个非常重要的思想就是经验回放本文首先从论文《AsynchronousMethodsforDeepReinforcementLearning》解读开始，这篇论文是Google于ICML2016顶会上发的，点击查看原始论文，当然里面的其中一直作…
论文地址DQN笔记这篇文章就是DQN,DRL领域非常重要的一篇文章,也是DavidSilver大神的工作。文章本身没有什么难度。文章说了RL和DL的两个不同之处:DL尤其是supervisedlearning需要大量的labelledtrainingdata,强化学习只有一个scalarReward，并且,,
主流强化学习算文综述：DQN、DDPG、TRPO、A3C、PPO、SAC、TD3.强化学习自从15年开始DQN的成功应用得到了雨后春笋般成长，获得学术界极高的关注。.在此之间，强化学习主要以modelbased模型为主，其特点为问题针对性强，需要大量的人为假设，且对于不同问题...
Rainbow:整合DQN六种改进的深度强化学习方法！在2013年DQN首次被提出后，学者们对其进行了多方面的改进，其中最主要的有六个，分别是：Double-DQN：将动作选择和价值估计分开，避免价值过高估计Dueling-DQN：将Q值分解为状态价值…
DeepMind最新论文「Rainbow」：对深度强化学习组合改进.深度强化学习社区已经对DQN算法进行了若干次的改进。.但目前尚不清楚这些扩展中的哪些是互补的，同时可以有效地组合在一起。.本文研究了DQN算法的六个扩展，并对其组合进行了实证研究。.我们的...
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Andrewng曾讲过DeepReinforcementLearning(DRL)是有前景的研究方向。近几年，顶级会议上发表了很多强化学习方面的论文，已成为各个应用领域的研究热点。本次介绍的论文《ShallowUpdatesDeepReinforcementLearning》来自于NIPS2017。
在强化学习(十一)PrioritizedReplayDQN中，我们讨论了对DQN的经验回放池按权重采样来优化DQN算法的方法，本文讨论另一种优化方法，DuelingDQN。本章内容主要参考了ICML2016的deepRLtutorial和DuelingDQN的论文
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