閱讀QMIX: Monotonic Value Function Factorisation for Deep Multi-Agent Reinforcement Learning
接上文VDN，本來我覺得QMIX全文會很難讀，後來發現不是，哈哈，又畏難了，希望我挑戰QTRAN和Qatten的時候也能這樣。 QMIX 題目作者 摘要 方法 實驗和結果 其他 題目作者 ICML18，作者是COMA那個團隊，老師應該就是 Shimon Whiteson，好像是Peter Stone的學生，後者是做多智能體的大佬。 摘要 這篇文章是接着VDN做的，也就是對於基於team rewar
相關文章
- 1. QMIX: Monotonic Value Function Factorisation for Deep Multi-Agent Reinforcement Learning筆記
- 2. 閱讀Qatten：A General Framework for Cooperative Multiagent Reinforcement Learning
- 3. Deep Reinforcement Learning for Dialogue Generation閱讀筆記
- 4. Deep Reinforcement Learning for Dialogue Generation 論文閱讀 A Diversity-Promoting Objective Function fo
- 5. [Reinforcement Learning] Value Function Approximation
- 6. Reinforcement Learning: value function approximation
- 7. Deep Reinforcement Learning for List-wise Recommendations
- 8. Reinforcement Learning（二）：Value-Based
- 9. FeUdal Networks for Hierarchical Reinforcement Learning 閱讀筆記
- 10. 論文閱讀：(LIRD)Deep Reinforcement Learning for List-wise Recommendations
- 更多相關文章...
- • RSS 閱讀器 - RSS 教程
- • PHP 實例 - AJAX RSS 閱讀器 - PHP教程
- • JDK13 GA發佈：5大特性解讀
- • Java Agent入門實戰（一）-Instrumentation介紹與使用
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
- 1. python的安裝和Hello，World編寫
- 2. 重磅解讀：K8s Cluster Autoscaler模塊及對應華爲雲插件Deep Dive
- 3. 鴻蒙學習筆記2（永不斷更）
- 4. static關鍵字 和構造代碼塊
- 5. JVM筆記
- 6. 無法啓動 C/C++ 語言服務器。IntelliSense 功能將被禁用。錯誤: Missing binary at c:\Users\MSI-NB\.vscode\extensions\ms-vsc
- 7. 【Hive】Hive返回碼狀態含義
- 8. Java樹形結構遞歸（以時間換空間）和非遞歸（以空間換時間）
- 9. 數據預處理---缺失值
- 10. 都要2021年了，現代C++有什麼值得我們學習的？
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. QMIX: Monotonic Value Function Factorisation for Deep Multi-Agent Reinforcement Learning筆記
- 2. 閱讀Qatten：A General Framework for Cooperative Multiagent Reinforcement Learning
- 3. Deep Reinforcement Learning for Dialogue Generation閱讀筆記
- 4. Deep Reinforcement Learning for Dialogue Generation 論文閱讀 A Diversity-Promoting Objective Function fo
- 5. [Reinforcement Learning] Value Function Approximation
- 6. Reinforcement Learning: value function approximation
- 7. Deep Reinforcement Learning for List-wise Recommendations
- 8. Reinforcement Learning（二）：Value-Based
- 9. FeUdal Networks for Hierarchical Reinforcement Learning 閱讀筆記
- 10. 論文閱讀：(LIRD)Deep Reinforcement Learning for List-wise Recommendations