本文简要总结了单智能体强化学习(RL)的许多关键结果。目标受众是那些已经熟悉RL并希望回顾、参考和/或提醒自己该领域的重要想法的人。

成为VIP会员查看完整内容
57

相关内容

基于模型的强化学习综述
专知会员服务
143+阅读 · 2022年7月13日
【实用书】强化学习实战:Python,110页pdf
专知会员服务
147+阅读 · 2022年6月9日
强化学习实战:机遇与挑战,56页pdf
专知会员服务
80+阅读 · 2022年5月7日
【2022新书】强化学习工业应用,408页pdf
专知会员服务
227+阅读 · 2022年2月3日
最新《深度强化学习中的迁移学习》综述论文
专知会员服务
153+阅读 · 2020年9月20日
《强化学习》简介小册,24页pdf
专知会员服务
272+阅读 · 2020年4月19日
卷积神经网络的概述论文:分析、应用和展望,21页pdf
专知会员服务
90+阅读 · 2020年4月7日
【综述】自动驾驶领域中的强化学习,附18页论文下载
专知会员服务
172+阅读 · 2020年2月8日
专知会员服务
235+阅读 · 2020年1月23日
【实用书】强化学习实战:Python,110页pdf
【干货书】深度学习全面指南,307页pdf
专知
31+阅读 · 2022年1月6日
强化学习精品书籍
平均机器
25+阅读 · 2019年1月2日
【干货】强化学习介绍
人工智能学家
13+阅读 · 2018年6月24日
干货|浅谈强化学习的方法及学习路线
机器学习算法与Python学习
16+阅读 · 2018年3月28日
关于强化学习(附代码,练习和解答)
深度学习
36+阅读 · 2018年1月30日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
66+阅读 · 2022年4月13日
Deep Reinforcement Learning: An Overview
Arxiv
17+阅读 · 2018年11月26日
VIP会员
相关主题
相关VIP内容
基于模型的强化学习综述
专知会员服务
143+阅读 · 2022年7月13日
【实用书】强化学习实战:Python,110页pdf
专知会员服务
147+阅读 · 2022年6月9日
强化学习实战:机遇与挑战,56页pdf
专知会员服务
80+阅读 · 2022年5月7日
【2022新书】强化学习工业应用,408页pdf
专知会员服务
227+阅读 · 2022年2月3日
最新《深度强化学习中的迁移学习》综述论文
专知会员服务
153+阅读 · 2020年9月20日
《强化学习》简介小册,24页pdf
专知会员服务
272+阅读 · 2020年4月19日
卷积神经网络的概述论文:分析、应用和展望,21页pdf
专知会员服务
90+阅读 · 2020年4月7日
【综述】自动驾驶领域中的强化学习,附18页论文下载
专知会员服务
172+阅读 · 2020年2月8日
专知会员服务
235+阅读 · 2020年1月23日
相关资讯
【实用书】强化学习实战:Python,110页pdf
【干货书】深度学习全面指南,307页pdf
专知
31+阅读 · 2022年1月6日
强化学习精品书籍
平均机器
25+阅读 · 2019年1月2日
【干货】强化学习介绍
人工智能学家
13+阅读 · 2018年6月24日
干货|浅谈强化学习的方法及学习路线
机器学习算法与Python学习
16+阅读 · 2018年3月28日
关于强化学习(附代码,练习和解答)
深度学习
36+阅读 · 2018年1月30日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2009年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员