Learning Policy Representations in Multiagent Systems
ICML18關於對手策略建模的文章： 主要順一下思路： 其中Ei是agent i與其餘n個agent對弈，sample出來條軌跡（obs和action對），然後將其中第一條軌跡進行上面一個f（x）映射函數的學習，學得一個映射，這個映射就是對對手的策略建模embedding，然後以這個embedding爲基礎，在第二條軌跡上進行模仿學習，即基於embedding的基礎上在第二條軌跡上的obs和act
相關文章
- 1. Policy in Reinforcement Learning
- 2. Policy Gradient Methods in Reinforcement Learning
- 3. A thorough understanding of on-policy and off-policy in Reinforcement learning
- 4. 閱讀Qatten：A General Framework for Cooperative Multiagent Reinforcement Learning
- 5. QA Systems and Deep Learning Technologies – Part 2
- 6. machine learning 之 Recommender Systems
- 7. [Reinforcement Learning] Policy Gradient Methods
- 8. Licensing systems in .NET
- 9. 【2011-2016】 NIPS彙總 - Advances in Neural Information Processing Systems
- 10. Reinforcement Learning（三）：Policy-Based
- 更多相關文章...
- • SQL IN 操作符 - SQL 教程
- • Swift for-in 循環 - Swift 教程
- • Java Agent入門實戰（一）-Instrumentation介紹與使用
- • Java Agent入門實戰（三）-JVM Attach原理與使用
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. 字節跳動21屆秋招運營兩輪面試經驗分享
- 2. Java 3 年，25K 多嗎？
- 3. mysql安裝部署
- 4. web前端開發中父鏈和子鏈方式實現通信
- 5. 3.1.6 spark體系之分佈式計算-scala編程-scala中trait特性
- 6. dataframe2
- 7. ThinkFree在線
- 8. 在線畫圖
- 9. devtools熱部署
- 10. 編譯和鏈接
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. Policy in Reinforcement Learning
- 2. Policy Gradient Methods in Reinforcement Learning
- 3. A thorough understanding of on-policy and off-policy in Reinforcement learning
- 4. 閱讀Qatten：A General Framework for Cooperative Multiagent Reinforcement Learning
- 5. QA Systems and Deep Learning Technologies – Part 2
- 6. machine learning 之 Recommender Systems
- 7. [Reinforcement Learning] Policy Gradient Methods
- 8. Licensing systems in .NET
- 9. 【2011-2016】 NIPS彙總 - Advances in Neural Information Processing Systems
- 10. Reinforcement Learning（三）：Policy-Based