前沿技术 || UC Berkeley开源RAD来改进强化学习算法

【导读】从视觉观察中学习是强化学习（RL）中的一个基本但具有挑战性的问题。尽管算法与卷积神经网络相结合已被证明是成功的秘诀，但当前的方法仍在两个方面缺乏：

博士万字总结 || 多智能体强化学习(MARL)大总结与论文详细解读

最近由于写论文的原因，梳理了一下近几年的多智能体强化学习（MARL）算法，在这里做一个总结。下面遵循综述 Is multiagent deep reinforc...

Google发布"强化学习"框架"SEED RL"

本框架是Google发布于ICLR2020顶会上，这两天发布于Google Blog上

《强化学习》可复现性？稳健性？Joelle Pineau无情揭示问题

Joelle Pineau，图源：https://research.fb.com/why-diversity-matters-in-ai-research/

1万美金助学金 || 微软研究院全球项目开放申请：强化学习开放源代码节(RL Open Source Fest)

强化学习开放源代码节( RL Open Source Fest)是一项全球性在线计划，旨在与学生，数据科学家和Microsoft Research NYC真实世...

83篇文献-万字总结 || 强化学习之路

深度强化学习是深度学习与强化学习相结合的产物，它集成了深度学习在视觉等感知问题上强大的理解能力，以及强化学习的决策能力，实现了端到端学习。深度强化学习的出现使得...

DeepMind发布强化学习库 RLax

强化学习主要用于研究学习系统（智能体）的问题，该学习系统必须学习与环境进行交互的信息。智能体和环境在不连续的步骤上进行交互。在每个步骤中，智能体都会选择一个动作...

笔记 || AlphaStar学习笔记总结

AlphaStar是RL处理复杂决策问题的又一大新闻了。从War3到SC2，RTS一直是我的业余最爱，最近读了一下paper，也share一下里面使用的一些比较...

第13期：深度强化学习《论文快报》

Direct and indirect reinforcement learning

第14期：深度强化学习《论文快报》

Model-based Multi-Agent Reinforcement Learning with Cooperative Prioritized Swee...

Call For Papers# IJCNN2020 Special Session: Method of DRL to AS

Autonomous systems are an important driver of benefit to many companies and orga...

DQN系列(2): Double DQN算法原理与实现

论文地址： https://arxiv.org/pdf/1509.06461.pdf

DQN系列(1)：Double Q-learning

论文地址： https://papers.nips.cc/paper/3964-double-q-learning.pdf

方法 || 深度强化学习解决交通控制问题

作者在现有研究方法的基础上提出了使用深度强化学习解决交通控制的方法，整体结构图如下：

第10期：DeepRL每日论文快报

On-policy Reinforcement Learning with Entropy Regularization

基于强化学习的自动交易系统研究与发展综述

Moody 等人将循环强化学习算法模型(Recurrent Reinforcement Learning，RRL)应用在单一股票和资产投资组合等领域，测试了日内...

第9期：DeepRL每日论文快报

Learning Representations in Reinforcement Learning:An Information Bottleneck App...

DeepMind-102页深度强化学习PPT(2019最新)-原理及部分代码实现

强化学习的三种范例（Three Paradigms of Reinforcement Learning）

“基于模型的方法比没有模型的方法更具样本效率。”近年来，这种经常重复的格言在几乎所有基于模型的RL论文（包括Jacob论文）中都引起关注。如此常识，没有人甚至不...