• DRL参考资源

DRL参考资源

https://mp.weixin.qq.com/s/S2eGPTON3XmfN830m4vaaA

腾讯AI Lab：可自适应于不同环境和任务的强化学习方法

https://mp.weixin.qq.com/s/dlOFM7LuOF2npDP_EaITvg

效率提高50倍！谷歌提出从图像中学习世界的强化学习新方法（PlaNet）

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谷歌重磅开源RL智能体Dreamer，仅靠图像学习从机器人到Atari的控制策略，样本效率暴增20倍

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你追踪，我逃跑：一种用于主动视觉跟踪的对抗博弈机制

https://mp.weixin.qq.com/s/4w3wIyy4H0UGeqOGhNcIbA

强化学习落地！京东等发布综述《深度强化学习在搜索，推荐和在线广告中的应用》

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谷歌大脑AI飞速解锁雅达利，训练不用两小时：预测能力“前所未有”

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什么时候强化学习未必好用？

https://mp.weixin.qq.com/s/Ctn1Wr68lph1UK_wjfCY1Q

策略梯度搜索：不使用搜索树的在线规划和专家迭代

https://mp.weixin.qq.com/s/78ir-Z4ch8_aVpjC6aCPGg

DeepMind综述深度强化学习中的快与慢，智能体应该像人一样学习

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU1NTMyOTI4Mw==&mid=2247494226&idx=1&sn=a96ea0ad8961ec3698301cf0c4514843

以YouTube论文学习如何在推荐场景应用强化学习

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如何训练智能体Agent玩毁灭战士ViZDoom？

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比TD、MC、MCTS指数级快，性能超越A3C、DDQN等模型，这篇RL算法论文在Reddit上火了

https://mp.weixin.qq.com/s/Q9QzXo_M3jYKjBWSsLYwgQ

强化学习+树搜索：一种新型程序合成方法

https://mp.weixin.qq.com/s/l46yJdRaftMlwr6odiSiHg

Yoshua Bengio团队基于深度强化学习打造聊天机器人MILABOT

https://mp.weixin.qq.com/s/6_cW22DCzSw3DpUDrLXLcA

OpenAI提出强化学习近端策略优化，可替代策略梯度法

http://mp.weixin.qq.com/s/S4jhpNKYZP5YQWaiiOQGFA

DeepMind：“预测地图”海马体催生强化学习新算法

https://mp.weixin.qq.com/s/KZHidOi5KYgg393R_JspBA

DeepMind都拿不下的游戏，刚刚被OpenAI玩出历史最高分

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DeepMind提出多任务强化学习新方法Distral

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俞扬：“审时度势”的高效强化学习

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阿尔伯塔大学提出新型多步强化学习方法，结合已有TD算法实现更好性能

https://mp.weixin.qq.com/s/ybyZpaHr-JJg7CCdXGOl5A

Seq2seq强化学习实战

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DeepMind的AI学会了画画，利用强化学习完全不需人教：SPIRAL

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模拟世界的模型：谷歌大脑与Jürgen Schmidhuber提出“人工智能梦境”

https://mp.weixin.qq.com/s/AelAD57G4GOh7qm-_rvYsg

伯克利提出DeepMimic：使用强化学习练就18般武艺

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避免AI错把黑人识别为大猩猩：伯克利大学提出协同反向强化学习

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李飞飞高徒范麟熙解析强化学习在游戏和现实中的应用

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DeepMind开源Psychlab平台——搭建AI和认知心理学的桥梁

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DeepMind发布通用强化学习新范式，自主机器人可学会任何任务

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这款超火的游戏，AI只用4小时，就秀出了人类花1年才能达到的水平

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强化学习中的调参经验与编程技巧（on policy篇）

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2020格斗游戏AI冠军方案：基于强化学习对手建模的滚动时域演化算法

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强化学习帮我通关了超级玛丽！

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Nature重磅：OpenAI科学家提出全新增强学习算法，玩游戏可完胜人类，或推动AI向真正智能学习体进化（Go-Explore）

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世界上最难的“沙雕”游戏被AI攻破了

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量化金融自动交易的深度强化学习库。哥大开源“FinRL”

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强化学习组合优化综述论文

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最强原创综述！当强化学习邂逅组合优化

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横扫6个SOTA，吊打强化学习！谷歌最强行为克隆算法登CoRL顶会，机器人干活10倍速

https://mp.weixin.qq.com/s/0AM4eASolsPZ7GtPYVBqDQ

伯克利今年大热的DeepMimic开源了~

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强化学习在关系抽取、QA场景的应用

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DeepMind：探索人类行为中的强化学习机制

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天津大学、东京大学等研究：用深度强化学习检测模型缺陷

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BAIR提出人机合作新范式：教你如何高效安全地在月球着陆

https://mp.weixin.qq.com/s/KqLCTSYk1C0wYpJw-hpc1g

论强化学习和概率推断的等价性：一种全新概率模型

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牛津大学联合7家单位发布AutoRL综述，还在手动调参吗？你已经落后了

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史上首次，强化学习算法控制核聚变登上Nature：DeepMind让人造太阳向前一大步

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Vicarious详解新型图式网络：赋予强化学习泛化能力

https://mp.weixin.qq.com/s/C8hsGkHGtoaS9Vzm6Ub4tw

Berkeley提出“随机搜索”训练线性策略，提高RL的性能

https://mp.weixin.qq.com/s/uppNSwxNrw4_8NGBQv85xw

今日头条首次改进DQN网络，解决推荐中的在线广告投放问题

https://mp.weixin.qq.com/s/JtUuFdTK4Q5YwnVj3BFU2w

全参数化分布，提升强化学习中的收益分布拟合能力

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Top-K Off-Policy Correction

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基于强化学习的人机对话

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讲真？一天就学会了自动驾驶——强化学习在自动驾驶的应用

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深度强化学习解决交通控制问题

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中山大学HCP实验室：基于树状结构策略的渐进强化学习

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强化学习如何用于推荐？新南威尔士首篇《深度强化学习推荐系统》综述论文

https://mp.weixin.qq.com/s/fMjjGCzef-3SVIOlUf2EFA

强化学习如何用于推荐？厦大最新《强化学习推荐系统》综述论文

https://mp.weixin.qq.com/s/8cV3Z_vkC0_cyfO2nVKoSw

华人博士用强化学习回收了SpaceX火箭

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深度强化学习探索算法最新综述，近200篇文献揭示挑战和未来方向

https://mp.weixin.qq.com/s/xr-2cNoSYpCftLI3dV6zEw

如何使用深度强化学习帮助自动驾驶汽车通过交叉路口？

https://mp.weixin.qq.com/s/R_pfTXDMaLHmiCaSV2t_YA

英特尔Nervana发布强化学习库Coach：支持多种价值与策略优化算法

https://mp.weixin.qq.com/s/AyW7oOC7yxVtmswaMT1DGQ

腾讯AI Lab获得计算机视觉权威赛事MSCOCO Captions冠军

https://mp.weixin.qq.com/s/4aENmxUMEEPVPnexLKrg7Q

新型强化学习算法ACKTR

https://mp.weixin.qq.com/s/5PzTiPoXPC1gH3xszzT2dQ

邓力等人提出BBQ网络：将深度强化学习用于对话系统

https://mp.weixin.qq.com/s/pM8oykHmtu5O5jYJBZjO_w

伯克利研究人员使用内在激励，教AI学会好奇

https://mp.weixin.qq.com/s/3WI3QgfHXcrCPbvmHWOEkg

强化学习在生成对抗网络文本生成中的作用

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清华大学冯珺：基于强化学习的关系抽取和文本分类

https://zhuanlan.zhihu.com/p/31579144

让我们从零开始做一个机械手臂(强化学习)

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伯克利强化学习新研究：机器人只用几分钟随机数据就能学会轨迹跟踪

https://mp.weixin.qq.com/s/_dHjZQ_7_7H34PHhV_lC3w

全新强化学习算法详解，看贝叶斯神经网络如何进行策略搜索

https://mp.weixin.qq.com/s/YCPXkFzYdC1gMfnprZsVXg

如何让机器人多技能？通过最大熵强化学习

https://mp.weixin.qq.com/s/dbtdNsT3nvLt4UKsrNsn_Q

量化深度强化学习算法的泛化能力

https://mp.weixin.qq.com/s/K-z_dX2-NepkEHbr45QlvQ

微软研究院开源项目TextWorld：可用于强化学习训练的文本游戏

https://mp.weixin.qq.com/s/K2DW_ntSWrlySpxgorF9dA

Python强化学习实战，Anaconda公司的高级数据科学家讲解

https://zhuanlan.zhihu.com/p/32089849

概要：NIPS 2017 Deep Learning for Robotics Keynote

https://mp.weixin.qq.com/s/6wPtb9Qdhr9FiMk15xrUsQ

强化跨模态匹配和自监督模仿学习

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仅需2小时学习，基于模型的强化学习方法可以在Atari上实现人类水平

https://mp.weixin.qq.com/s/w0_g5FlC6vx2MRAhADPq2g

深度强化学习在智能对话上的应用

https://mp.weixin.qq.com/s/4SZ1NN5hUUcO_dSe4Bv0NQ

利用鲁棒控制实现深度强化学习驾驶策略的迁移

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强化学习与文本生成

https://mp.weixin.qq.com/s/VPCtsv2Q73qVcNAa4Xufag

从虚拟到现实，北大等提出基于强化学习的端到端主动目标跟踪方法

https://mp.weixin.qq.com/s/6Sj2QIELQvI28Rpp7A39Fg

如何通过结构化智能体完成物理构造任务？

https://mp.weixin.qq.com/s/lR6BSa_pJzcinkSaSWsM2A

伯克利提出强化学习新方法，可让智能体同时学习多个解决方案

https://mp.weixin.qq.com/s/P-iSI80IVmb5s-Q15Re2HQ

All In!我学会了用强化学习打德州扑克

https://zhuanlan.zhihu.com/p/36322095

最前沿：从虚拟到现实，DRL让小狗机器人跑起来了！