論文筆記之：Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning
Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning ICML 2016 深度強化學習最近被人發現貌似不太穩定，有人提出很多改善的方法，這些方法有很多共同的 idea：一個 online 的 agent 碰到的觀察到的數據序列是非靜態的，然後就是，online的 RL 更新是強烈相關的。通過將 agent 的數據存儲在一個 expe
相關文章
- 1. 【5分鐘 Paper】Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning
- 2. 論文筆記：《Playing Atari with Deep Reinforcement Learning》
- 3. 論文閱讀15：Massively Parallel Methods for Deep Reinforcement Learning
- 4. 論文筆記4：Language Understanding for Text-based Games using Deep Reinforcement Learning
- 5. 【論文筆記】Deep Reinforcement Learning for Page-wise Recommendations
- 6. Deep Reinforcement Learning for Dialogue Generation閱讀筆記
- 7. Learning Deep Features for Discriminative Localization論文筆記
- 8. 論文筆記：Learning how to Active Learn: A Deep Reinforcement Learning Approach
- 9. Deep Reinforcement Learning
- 10. [Reinforcement Learning] Policy Gradient Methods
- 更多相關文章...
- • ASP.NET Razor - 標記 - ASP.NET 教程
- • Scala for循環 - Scala教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • 互聯網組織的未來：剖析GitHub員工的任性之源
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. 跳槽面試的幾個實用小技巧，不妨看看！
- 2. Mac實用技巧 |如何使用Mac系統中自帶的預覽工具將圖片變成黑白色?
- 3. Mac實用技巧 |如何使用Mac系統中自帶的預覽工具將圖片變成黑白色?
- 4. 如何使用Mac系統中自帶的預覽工具將圖片變成黑白色?
- 5. Mac OS非兼容Windows軟件運行解決方案——「以VMware & Microsoft Access爲例「
- 6. 封裝 pyinstaller -F -i b.ico excel.py
- 7. 數據庫作業三ER圖待完善
- 8. nvm安裝使用低版本node.js(非命令安裝)
- 9. 如何快速轉換圖片格式
- 10. 將表格內容分條轉換爲若干文檔
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 【5分鐘 Paper】Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning
- 2. 論文筆記：《Playing Atari with Deep Reinforcement Learning》
- 3. 論文閱讀15：Massively Parallel Methods for Deep Reinforcement Learning
- 4. 論文筆記4：Language Understanding for Text-based Games using Deep Reinforcement Learning
- 5. 【論文筆記】Deep Reinforcement Learning for Page-wise Recommendations
- 6. Deep Reinforcement Learning for Dialogue Generation閱讀筆記
- 7. Learning Deep Features for Discriminative Localization論文筆記
- 8. 論文筆記：Learning how to Active Learn: A Deep Reinforcement Learning Approach
- 9. Deep Reinforcement Learning
- 10. [Reinforcement Learning] Policy Gradient Methods