深度强化学习2017年世界顶级大学春季课程预告

深度强化学习2017年世界顶级大学春季课程预告
深度强化学习可以说是人工智能领域现在最热门的方向,吸引了众多该领域优秀的科学家去发掘其能力极限。而深度强化学习本身也由于其通用性备受各个应用领域推崇,从左到右依次为Deep Q learning玩雅达利(Atari)电子游戏、AlphaGo下围棋,PR2机器人玩乐高,仿真的四腿羚羊复杂地形运动控制。 也可阅读科普文《深度强化学习导引》见:https://zhuanlan.zhihu.com/p/21498750   国外顶级大学在2017年也及...

近似动态规划与强化学习入门步骤(文献篇)

近似动态规划与强化学习入门步骤(文献篇)

Lendaris对控制工程发展阶段进行了划分:第一阶段为反馈机制的引入;第二阶段的特点是通过微分方程对动态系统进行分析,Fourier和Laplace变换,状态空间法、随机方法、Hilbert空间等数学工具奠定了控制系统分析的理论基础,在此基础上发展起了经典控制、现代控制。最优控制、随机控制和鲁棒控制等理论和方法。

新书交流《用于反馈控制的强化学习与近似动态规划》

新书交流《用于反馈控制的强化学习与近似动态规划》
按照Lendaris对控制工程和科学发展阶段的划分[1]:第一阶段为反馈机制的引入;第二阶段的特点是通过微分方程对动态系统进行分析,Fourier和Laplace变换,状态空间法、随机方法、Hilbert空间等数学工具奠定了控制系统分析的理论基础,在此基础上发展起了经典控制、现代控制。最优控制、随机控制和鲁棒控制等理论和方法。第三阶段的特点是可在线选择控制器,如自适应控制和学习控制,通过状态观测和性能评价...

强化学习之Learning VS Shaping

强化学习之Learning VS Shaping
以前只知道learning,不知道shaping为何物。查了一下意思shaping可翻译成“行为塑造”。不同于trail-and-error的盲目的搜索方法,在学习初期,通过reward shaping尽可能早的尝试有前景的动作。 具体算法可以看看Eric Wiewiora最新的Potential-Based Shaping 文章 http://academic.research.microsoft.com/Author/904203/eric-wiewiora?query=Eric%20Wiewiora 定义: Reward shaping is a technique inspired ...

关于强化学习(Reinforcement Learning)学习过程中的几点想法

关于强化学习(Reinforcement Learning)学习过程中的几点想法

最近拿到2012Reinforcement Learning State-Of-the-Art,这本书代表了当前世界在RL领域的研究前沿(有想看的话请发帖留言)。目前对此书以下方向及章节比较感兴趣: 由于机器学习属于相对年轻的学科,所以可以从较快捷的从基础理论走到前沿研究。以下介绍一下个人总结的学习与研究路径。

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