强化学习综述下载

weixin_39821526 2019-09-28 12:00:18

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干货满满的深度强化学习综述（中文） https://mp.weixin.qq.com/s/HQStW2AW3UIZR1R-hvJ8AQ 0.来源说明引用：深度强化学习综述作者：刘全，翟建伟，章宗长，钟珊，周倩，章鹏，徐进单位：苏州大学计算机科学与技术学院、软件新技术与产业化协同创新中心出处：计算机学报，2017年第40卷整理&排版：九...

深度强化学习综述资源下载去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 资源文件标题: 深度强化学习综述_刘全.pdf 描述: 深度强化学习是人工智能领域的一个新的研究热点。它以一种通用的形式将深度学习的感知能力与强化学习的决策能力相结合，并能够通过端对端的学习方式实现从原始输入到输出的直接控制。自提出以来，在许多需要感知高维度原始输入数据和决策控制的任务中，深度强化学习方...

多Agent 深度强化学习综述人工智能技术与咨询来源：《自动化学报》，作者梁星星等摘要近年来,深度强化学习(Deep reinforcement learning,DRL) 在诸多复杂序贯决策问题中取得巨大突破.由于融合了深度学习强大的表征能力和强化学习有效的策略搜索能力,深度强化学习已经成为实现人工智能颇有前景的学习范式.然而,深度强化学习在多Agent 系统的研究与应用中,仍存在诸多困难和挑战,以StarCraft II 为代表的部分观测环境下的多Agent学习仍然很难达到理想效果..

本文详细描述了元强化学习问题的设置及其主要算法的变种。本文的分类方式：任务分布的表现形式、对每个任务能够学习到的内容。最后，作者为使元强化学习成为深度强化实践者的实用工具的发展方向上，提出了若干问题。

1. 首次系统性地定义和综述了基于大语言模型增强的强化学习这一新兴领域，提出了完整的概念分类框架。2. 基于智能体-环境交互范式，将大语言模型在强化学习中的作用分为信息处理器、奖励设计器、决策者和生成器四类，并详细分析了每种角色的方法、优势和挑战。

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