会员服务
深度强化学习 (DRL) 是一种使用深度学习技术扩展传统强化学习方法的一种机器学习方法。 传统强化学习方法的主要任务是使得主体根据从环境中获得的奖赏能够学习到最大化奖赏的行为。然而，传统无模型强化学习方法需要使用函数逼近技术使得主体能够学习出值函数或者策略。在这种情况下，深度学习强大的函数逼近能力自然成为了替代人工指定特征的最好手段并为性能更好的端到端学习的实现提供了可能。

精品内容

西电焦李成团队最新综述：6G 前沿深度学习模型的综述、机遇与挑战，600+篇参考文献，68页pdf
西电焦李成团队最新综述：6G 前沿深度学习模型的综述、机遇与挑战，600+篇参考文献，68页pdf
专知会员服务
13+阅读 · 7月24日
【ICML2024】深度强化学习中的随机潜在探索
【ICML2024】深度强化学习中的随机潜在探索
专知会员服务
12+阅读 · 7月19日
【新书】Python中的深度强化学习：用于聊天机器人和大型语言模型的RLHF，650页pdf
【新书】Python中的深度强化学习：用于聊天机器人和大型语言模型的RLHF，650页pdf
专知会员服务
34+阅读 · 7月18日
多智能体深度强化学习研究进展
多智能体深度强化学习研究进展
专知会员服务
35+阅读 · 7月17日
【ICML2024】上下文感知标记化的高效世界模型
【ICML2024】上下文感知标记化的高效世界模型
专知会员服务
23+阅读 · 7月2日
《高超音速攻击中武器与目标分配的深度强化学习》
《高超音速攻击中武器与目标分配的深度强化学习》
专知会员服务
40+阅读 · 6月22日
基于多智能体深度强化学习的无人艇集群博弈对抗研究
基于多智能体深度强化学习的无人艇集群博弈对抗研究
专知会员服务
51+阅读 · 5月11日
强化学习中的注意力机制研究综述
强化学习中的注意力机制研究综述
专知会员服务
49+阅读 · 2月24日
基于深度强化学习的多无人车系统编队控制
基于深度强化学习的多无人车系统编队控制
专知会员服务
39+阅读 · 2月23日
《多无人机智能反射面辅助通信：通过深度强化学习进行多节点信道建模和公平和率优化》
《多无人机智能反射面辅助通信：通过深度强化学习进行多节点信道建模和公平和率优化》
专知会员服务
22+阅读 · 2月1日
【博士论文】深度强化学习：开放世界无监督环境设计，223页pdf
【博士论文】深度强化学习：开放世界无监督环境设计，223页pdf
专知会员服务
55+阅读 · 1月15日
【牛津大学博士论文】理解深度强化学习的表示学习，228页pdf
【牛津大学博士论文】理解深度强化学习的表示学习，228页pdf
专知会员服务
58+阅读 · 1月6日
《利用深度强化学习实现自主水下航行器的自适应编队运动规划和控制》2023最新33页
《利用深度强化学习实现自主水下航行器的自适应编队运动规划和控制》2023最新33页
专知会员服务
33+阅读 · 2023年12月26日
【2023新书】深度学习科学，362页pdf
【2023新书】深度学习科学，362页pdf
专知会员服务
107+阅读 · 2023年12月21日
基于深度强化学习的作战概念能力需求分析*
基于深度强化学习的作战概念能力需求分析*
专知会员服务
65+阅读 · 2023年11月3日
参考链接
父主题
强化学习
微信扫码咨询专知VIP会员
Top