专栏首页深度学习与数据挖掘实战重磅|一文了解深度强化学习的全貌

重磅|一文了解深度强化学习的全貌

arXiv上的一篇介绍强化学习综述的文章,分享给大家。点击文末广告支持一下社区发展,本论文的下载地址:https://arxiv.org/pdf/1810.06339.pdf。或者后台回复"深度强化学习",获取百度网盘下载地址。

本论文主要分20个小的部分介绍:

  • 背景介绍

主要概述人工智能、机器学习、深度学习、强化学习等,其中,强化学习部分介绍了问题的设置,价值函数,Exploration&Exploitation和动态规划。

  • 价值函数

本部分主要介绍深度Q-Learning、分布式价值函数、常见的价值函数。

  • 策略

本部分介绍Policy Gradient 和A3C相关内容

  • 激励&模型&Exploration和Exploitation

本部分介绍激励、模型和Exploration和Exploitation相关内容

  • 表征

本部分介绍知识和推理相关的内容

  • 9-13

本部分介绍 无监督学习和不同结构的RL,包括层次的RL,多个Agent的RL,关系型的RL

  • 14

本部分介绍自主学习相关的内容

  • 15-20

本部分介绍强化学习的应用,包括:游戏、机器人、自然语言处理、计算机视觉、金融与企业管理、医疗、教育、能源等领域。

本文分享自微信公众号 - 深度学习与数据挖掘实战(www_datageekers_com)

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2018-11-27

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