【DeepMind】多智能体学习231页PPT总结

2020 年 6 月 23 日 深度强化学习实验室

深度强化学习实验室报道

来源:DeepMind Slide

编辑: DeepRL


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第67篇:126篇ICML2020会议"强化学习"论文汇总

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第43篇:起死回生|| 如何rebuttal顶会学术论文?

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第32篇:腾讯AI Lab强化学习招聘(正式/实习)

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第22篇:通过深度强化学习实现通用量子控制

第21篇:《深度强化学习》面试题汇总

第20篇:《深度强化学习》招聘汇总(13家企业)

第19篇:解决反馈稀疏问题之HER原理与代码实现

第18篇:"DeepRacer" —顶级深度强化学习挑战赛

第17篇:AI Paper | 几个实用工具推荐

第16篇:AI领域:如何做优秀研究并写高水平论文?

第15篇: DeepMind开源三大新框架!
第14篇: 61篇NIPS2019DeepRL论文及部分解读
第13篇: OpenSpiel(28种DRL环境+24种DRL算法)
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第9篇: 《AutoML》:一份自动化调参的指导
第8篇: ReinforceJS库(动态展示DP、TD、DQN)
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第4篇: 深度强化学习十大原则
第3篇: “超参数”自动化设置方法---DeepHyper
第2篇: 深度强化学习的加速方法
第1篇: 深入浅出解读"多巴胺(Dopamine)论文"、环境配置和实例分析


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强化学习(RL)是机器学习的一个领域,与软件代理应如何在环境中采取行动以最大化累积奖励的概念有关。除了监督学习和非监督学习外,强化学习是三种基本的机器学习范式之一。 强化学习与监督学习的不同之处在于,不需要呈现带标签的输入/输出对,也不需要显式纠正次优动作。相反,重点是在探索(未知领域)和利用(当前知识)之间找到平衡。 该环境通常以马尔可夫决策过程(MDP)的形式陈述,因为针对这种情况的许多强化学习算法都使用动态编程技术。经典动态规划方法和强化学习算法之间的主要区别在于,后者不假设MDP的确切数学模型,并且针对无法采用精确方法的大型MDP。

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