成为VIP会员查看完整内容
VIP会员码认证
首页
主题
发现
会员
服务
注册
·
登录
深度强化学习
关注
153
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。
综合
百科
VIP
热门
动态
论文
精华
精品内容
《改进单智能体和多智能体深度强化学习方法》219页
专知会员服务
36+阅读 · 2月14日
《可解释深度强化学习综述》
专知会员服务
26+阅读 · 2月12日
【博士论文】单智能体与多智能体深度强化学习中的高效探索
专知会员服务
34+阅读 · 2月6日
深度强化学习及其在工业场景的应用与展望
专知会员服务
15+阅读 · 2月1日
《基于深度强化学习的战场策略》
专知会员服务
32+阅读 · 1月13日
《可重构智能表面和无人机辅助通信：深度强化学习方法》169页博士论文
专知会员服务
23+阅读 · 1月12日
【新书】深度强化学习在可重构智能表面和无人机赋能智能6G通信中的应用
专知会员服务
21+阅读 · 1月3日
【伯克利博士论文】在大规模语言模型时代构建自主系统
专知会员服务
38+阅读 · 2024年12月28日
【斯坦福博士论文】非平稳环境中的深度强化学习算法
专知会员服务
27+阅读 · 2024年12月9日
《基于深度强化学习的安全约束分布式多无人机协同》最新130页博士论文
专知会员服务
44+阅读 · 2024年11月19日
深度强化学习中的可塑性损失：综述
专知会员服务
22+阅读 · 2024年11月8日
《军事高价值资产自主防御与护航的深度强化学习方法》最新148页
专知会员服务
40+阅读 · 2024年11月5日
【教程】通过人类反馈的强化学习，77页ppt
专知会员服务
37+阅读 · 2024年10月5日
【牛津大学博士论文】深度具身智能体的空间推理与规划
专知会员服务
42+阅读 · 2024年10月2日
深度强化学习在水下目标识别中的应用研究
专知会员服务
24+阅读 · 2024年9月3日
参考链接
父主题
强化学习
提示
微信扫码
咨询专知VIP会员与技术项目合作
（加微信请备注: "专知"）
微信扫码咨询专知VIP会员
Top
微信扫码咨询专知VIP会员