摘要:郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! 论文笔记:https://zhuanlan.zhihu.com/p/55307499 Arxiv:https://arxiv.org/pdf/1802.09477.pdf ICML 2018(TD3) Abstract 在基于价值的RL方
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摘要:郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! arXiv: Learning, (2017) Abstract 我们提出了一系列用于RL的策略梯度方法,该方法在通过环境交互进行数据采样与使用随机梯度上升优化"替代"目标函数之间交替进行。尽管标准策略梯度方法对每个数据样本执行一个梯度更
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摘要:郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! 论文笔记:https://zhuanlan.zhihu.com/p/26754280 Arxiv:https://arxiv.org/pdf/1509.02971.pdf Published as a conference paper a
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摘要:郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! ICML 2016 Abstract 我们提出了一个概念上简单且轻量级的深度强化学习框架,该框架使用异步梯度下降来优化深度神经网络控制器。我们提出了四种标准强化学习算法的异步变体,并表明并行参与者学习器对训练具有稳定作用,允许所有四种方法
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摘要:RL-Adventure: Policy Gradients 开源代码:https://github.com/higgsfield/RL-Adventure-2 自身实现:https://github.com/lucifer2859/Policy-Gradients 1、Advantage Acto
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摘要:郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! 论文笔记:https://zhuanlan.zhihu.com/p/85003758,https://zhuanlan.zhihu.com/p/131625682 ICML 2018 Abstract 无模型的深度RL算法已在一系列具有挑
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摘要:random.seed(args.seed) np.random.seed(args.seed) torch.cuda.manual_seed(args.seed) torch.manual_seed(args.seed) torch.backends.cudnn.deterministic = T
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