2020年10月18日

Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning
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 阅读全文
posted @ 2020-10-18 21:06 穷酸秀才大草包 阅读(705) 评论(0) 推荐(0)
基于策略梯度的强化学习论文调研
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 阅读全文
posted @ 2020-10-18 20:09 穷酸秀才大草包 阅读(270) 评论(0) 推荐(0)
Soft Actor-Critic: Off-Policy Maximum Entropy Deep Reinforcement Learning with a Stochastic Actor
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 阅读全文
posted @ 2020-10-18 20:02 穷酸秀才大草包 阅读(2182) 评论(0) 推荐(0)

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