CS294-112 深度強化學習秋季學期（伯克利）NO.9 Learning policies by imitating optimal controllers

阿新 • • 發佈：2018-05-28

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CS294-112 深度強化學習秋季學期（伯克利）NO.4 Policy gradients introduction

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CS294-112 深度強化學習秋季學期（伯克利）NO.5 Actor-critic introduction

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CS294-112 深度強化學習秋季學期（伯克利）NO.19 Guest lecture: Igor Mordatch (Optimization and Reinforcement Learning in Multi-Agent Settings)

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(重磅)深度強化學習系列之（7）-----強化學習《獎勵函式》的設計和設定（reward shaping）

概述前面已經講了好幾篇關於強化學習的概述、演算法(DPG->DDPG),也包括對環境OpenAI gym的安裝，baseline演算法的執行和填坑，雖然講了這麼多，演算法也能夠正常執行還取得不錯的效果，但是一直以來忽略了一個非常重要的話題，那就是強化學

CS294-112深度增強學習課程（加州大學伯克利分校 2017）NO.2 optimal control and planning

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深度強化學習演算法 A3C （Actor-Critic Algorithm）

對於 A3C 演算法感覺自己總是一知半解，現將其梳理一下，記錄在此，也給想學習的小夥伴一個參考。　　想要認識清楚這個演算法，需要對 DRL 的演算法有比較深刻的瞭解，推薦大家先了解下 Deep Q-learning 和 Policy Gradient 演

David Silver強化學習公開課（一）：馬爾科夫決策過程

在強化學習中，馬爾科夫決策過程（Markov decision process, MDP）是對完全可觀測的環境進行描述的，也就是說觀測到的狀態內容完整地決定了決策的需要的特徵。幾乎所有的強化學習問題都可以轉化為MDP。本講是理解強化學習問題的理論基礎。馬爾科夫過程 M

David Silver強化學習公開課（四）：不基於模型的預測

簡介 Introduction 通過先前的講解，我們明白瞭如何從理論上解決一個已知的MDP：通過動態規劃來評估一個給定的策略，並且得到最優價值函式，根據最優價值函式來確定最優策略；也可以直接進行不基於任何策略的狀態價值迭代得到最優價值函式和最優策略。從本講開始將花連續兩

強化學習基礎闡述（一）

像西瓜書中說的一樣，強化學習任務通常用馬爾可夫決策過程（MDP）來描述：假設機器處於環境E中，狀態空間為X，其中每個狀態x∈X是機器感知到的環境的描述，然後機器能採取的動作構成了動作空間A。若某個動作a∈A作用在當前狀態x上，則潛在的轉移函式P將使得環境從當前狀態按某種概率轉移到另一個狀態。

David Silver強化學習課程筆記（五）

第五課：模型無關的控制本文主要介紹模型無關的控制，包括同策略方法（On-Policy，也譯作“在策略”）和異策略（Off-Policy，也譯作“離策略”）方法，由於是模型無關，因此本文聊的是學習（learning），而不是規劃（planning）。

David Silver強化學習課程筆記（三）

第三課：動態規劃課程標題本來是“Planning by Dynamic Programming”，應該翻譯為”利用動態規劃方法進行規劃“，但是感覺有點長，所以就使用”動態規劃“作為標題，大家理解就好...... 先說下這節課講的主要內容，主要有：

David Silver強化學習課程筆記（一）

大家好，我是微念。國慶這些天大致學習了一下David Silver的強化學習課程，感覺挺受用的，大家可以去百度雲盤（無字幕版本）下載視訊，或者去B站搜尋觀看（有字幕版本），課程課件下載地址為David Silver課程課件。

David Silver強化學習課程筆記（八）（下）

第八課（下）：基於Simulation的搜尋方法在《第八課（上）：學習與規劃的結合》中，我們講到了Model-Based RL方法，在該方法中，我們首先擬合得到一個模型，然後可以利用各種規劃方法進行規劃，或者，可以引申出Sample-Based Plann

深度增強學習入門筆記（一）

知乎專欄智慧單元的學習筆記，僅為自己學習所用，侵刪。從OpenAI看深度學習研究前沿 OpenAI的三個主要研究方向 1. 深度生成模型 Deep Generative Model 通過學習現有的資料生成新的資料。相關研究

強化學習第二版（翻譯）第二版前言

（由百度翻譯修改而來，儘量保證邏輯通順，建議以原文為主）自本書第一版出版以來的二十年裡，人工智慧取得了巨大的進步，這在很大程度上得益於機器學習的進步，包括強化學習的進步。雖然現有的令人印象深刻的計算能力是這些進步的主要原因，但理論和演算法的新發展也推動了這些力量的發展

深度增強學習David Silver（一）——介紹

Lecture 01 對增強學習進行概述，並安排接下去的課程內容。增強學習和監督學習哪裡不同？ - 沒有監督值，只有獎勵值（reward signal） - 反饋延時，而不是馬上得到 - 智慧體的行動影響它接下來接收的資料增強學習是

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