【ICML2019】UC伯克利Pieter Abbeel教授强化学习教程-附59页slides

导读

Pieter Abbeel教授在ICML2019会议上分享了在强化学习方向上的一些探索，包括当前强化学习的主要挑战，meta-learning等方法的尝试等等。

作者 | Pieter Abbeel

编译 | Xiaowen

强化学习的一些探索

完整教程Slides下载：

请关注专知公众号（点击上方蓝色专知关注）

• 后台回复“ICML2019RL” 就可以获取UC伯克利强化学习教程下载链接~

目录

Simplest to Implement:
    · Action noise: epsilon-greedy, Boltzmann, max-entropy
    · Parameter noise
    · Q-ensembles
Exploration Bonuses
    · State visitation counts
    · Curiosity
    · Variational information maximization
Meta-learning
    · RL2
    · MAESN
Transfer + Bonuses
Behavior Diversity
Exploration in Model-based RL
Hindsight Experience Replay (HER)

完整教程Slides下载：

请关注专知公众号（点击上方蓝色专知关注）

• 后台回复“ICML2019RL” 就可以获取UC伯克利强化学习教程下载链接~

-END-

专 · 知

专知，专业可信的人工智能知识分发，让认知协作更快更好！欢迎登录www.zhuanzhi.ai，注册登录专知，获取更多AI知识资料！

欢迎微信扫一扫加入专知人工智能知识星球群，获取最新AI专业干货知识教程视频资料和与专家交流咨询！

请加专知小助手微信（扫一扫如下二维码添加），加入专知人工智能主题群，咨询技术商务合作~

专知《深度学习:算法到实战》课程全部完成！550+位同学在学习，现在报名，限时优惠！网易云课堂人工智能畅销榜首位！

点击“阅读原文”，了解报名专知《深度学习:算法到实战》课程