• DRL参考资源

DRL参考资源

https://zhuanlan.zhihu.com/p/29019246

基于策略的增强学习

https://mp.weixin.qq.com/s/OY56lJ_NFf5vVAgKfKyx2A

利用强化学习自动搜索最优化方法

https://mp.weixin.qq.com/s/nYOOwVoijl1p4V0A7yaI3w

机遇与挑战：用强化学习自动搜索优化算法

http://mp.weixin.qq.com/s/TBVVdX3erOpXNjXmhLmxOw

学“深度强化学习”，看懂DeepMind这篇文章就够了!

https://mp.weixin.qq.com/s/7BsXPQ8wC6_fHulU63ZQiQ

当强化学习遇见泛函分析

https://mp.weixin.qq.com/s/uDFsWebfLmka-zZX3Y_8kg

深度强化学习在面向任务的对话管理中的应用

https://zhuanlan.zhihu.com/p/41467058

Policy Optimization with Demonstrations

https://openreview.net/pdf?id=rJzoujRct7

深度学习之斗地主

https://mp.weixin.qq.com/s/qWuoo6cGLWLk4OKlunR-Og

滴滴KDD 2018论文详解：基于强化学习技术的智能派单模型

https://zhuanlan.zhihu.com/p/43496459

解决Sparse Reward RL任务的简单回顾

https://mp.weixin.qq.com/s/tuEhP3CDZ4PW7S66yP8AbA

如何解决稀疏奖励下的强化学习？

https://mp.weixin.qq.com/s/GUyZ0U5_JlXCI-5mO796SA

超越DQN和A3C：深度强化学习领域近期新进展概览

https://zhuanlan.zhihu.com/p/43843955

BAIR：基于人类演示&RL的夹爪训练——高效、通用、低成本

https://mp.weixin.qq.com/s/ADZlLx6gMTFU6IoBCF669g

快1万倍！伯克利提出用深度RL优化SQL查询

https://mp.weixin.qq.com/s/G99vqIYeWzgQ4kL4p77cKA

用强化学习做神经机器翻译：中山大学&MSRA填补多项空白

https://mp.weixin.qq.com/s/FROyReDu7i5amGv-J4cmtg

“世界模型”实现，一步步让机器掌握赛车和躲避火球的技能

https://mp.weixin.qq.com/s/oyxqA_LYtze1f_YDwDZziQ

从零开始自学设计新型药物，UNC提出结构进化强化学习

https://mp.weixin.qq.com/s/1b3_AiFhwXqxb7FozdRYIQ

最in强化学习+NLP技术分享会

https://mp.weixin.qq.com/s/RKQb7-mQ-ELRRq18db02Pg

DeepMind大突破！AI模拟大脑导航功能，学会像动物一样“抄近路”

https://mp.weixin.qq.com/s/qBwszD9rn4gKazXdwqexSQ

MIT提出使用“深度强化学习”帮助智能体在运动中做出“动作决策”

https://mp.weixin.qq.com/s/i-udn1M4kiJpF8U7u5Uepg

专家解读DeepMind最新论文：深度学习模型复现大脑网格细胞

https://mp.weixin.qq.com/s/AS1VFjBFnSk19QJ28tBVWA

NIPS 2017斯坦福赛题大公开：强化学习模拟人类肌肉骨骼模型

https://mp.weixin.qq.com/s/TWjFWe6-dZWDoTi5gN1BxA

深度强化学习在指代消解中的一种尝试

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腾讯知文等提出新型生成式摘要模型：结合主题信息和强化训练生成更优摘要

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谷歌大脑实现更宽广的智能体视野，在Atari2600上可持续超越人类玩家！

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强化学习20分钟，剑桥博士教汽车学会自动驾驶！

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骑驴找马：利用深度强化学习模型定位新物体

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使用深度强化学习和贝叶斯优化获得巨额利润

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强化学习在携程酒店推荐排序中的应用探索

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强化学习大规模应用还远吗？Youtube推荐已强势上线

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让神经网络懂得黄金法则

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强化学习介绍及自动驾驶汽车应用

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组合在线学习：实时反馈玩转组合优化

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谷歌发布离线强化学习新范式，克服RL智能体只能在线训练难题，训练集相当于200多个ImageNet

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字节跳动基于深度强化学习的广告推荐模型DEAR

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强化学习中从仿真器到现实环境的迁移

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除了网红，强化学习也能带货？

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脱胎换骨的生成模式：强化学习重排

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伯克利最新研究：如何用目标图像进行机器视觉强化学习？

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BAIR讲述如何利用深度强化学习控制灵活手

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层次强化学习、记忆与预测模型

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Google大脑最新研究成果：使用强化学习实现动态系统的韧性计算

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在全景视频中预测头部运动：一种深度强化学习方法

https://mp.weixin.qq.com/s/fodjmmh_jJMh4hD3m2OrLg

凭借幻想的目标进行视觉强化学习

https://mp.weixin.qq.com/s/6HVSh7_9Akmf6OE8PGNy6Q

怎样让AI完成人类搞不定的任务？OpenAI提出迭代扩增法给AI设目标

https://mp.weixin.qq.com/s/JpZimrHALjuc-H9WF8sPZg

智能体只想看电视？谷歌新型好奇心方法让智能体离开电视继续探索

https://mp.weixin.qq.com/s/dic_ssebe32L30pAUxlP6w

谷歌AI-强化学习中的好奇和拖延

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学习何时做分类决策，深度好奇提出强化学习模型Jumper

https://mp.weixin.qq.com/s/THgo4YzhUN2PUkyI5sSnpw

开源啦：连DeepMind也捉急的游戏，OpenAI给你攻破第一关的高分算法

https://mp.weixin.qq.com/s/loH6M0_U1DVrod0Drkl4eg

深度强化学习教机器人自己穿衣服！

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CoRL 2018最佳系统论文：如此鸡贼的机器手，确定不是人在控制？

https://mp.weixin.qq.com/s/eEQhwV1cA4nEgEBcOKDenA

将逆向课程生成用于强化学习：伯克利新研究让智能体掌握全新任务

https://mp.weixin.qq.com/s/cO1VlYGwdRBAbPs7IgvcAA

超越传统强化学习的价值分布方法

https://mp.weixin.qq.com/s/s7c0oleKCmdI2Kh9pDPsXw

强化学习需要批归一化(Batch Norm)吗？

https://mp.weixin.qq.com/s/2nn56lpWe7YYU0CrRYrvbA

强化学习在智能交通灯中的应用

https://mp.weixin.qq.com/s/nk-X88bF6LiAywnqRz3REQ

Youtube推荐RL首弹，基于Top-K的Off-Policy矫正解决推荐中的信息茧房困境

https://mp.weixin.qq.com/s/EPLvdQFiT1MiGgG7u4Qoqg

基于强化学习的无地图机器人导航，Reinforcement Learning Based MRN

https://mp.weixin.qq.com/s/X8STHGKlJYN2Qizz4t8Llg

Accelerating DRL via Human knowledge

https://zhuanlan.zhihu.com/p/145983063

大规模深度强化学习的发展

https://zhuanlan.zhihu.com/p/53326459

深度强化学习中的好奇心

https://zhuanlan.zhihu.com/p/79712897

动态环境下基于DRL的无人车自适应路径规划方法

https://mp.weixin.qq.com/s/LdkPnm8vo8oeYzIC0Imlvw

俞扬：强化学习真实环境不好用？那就模拟器来凑！

https://mp.weixin.qq.com/s/GcjoZfasWNZWlTC_xP1_wg

通用强化学习用算法发现算法：DeepMind 数据驱动“价值函数”自我更新，14款Atari游戏完虐人类！

https://mp.weixin.qq.com/s/IFIXvZ_9oEzHJI34_dFI8g

训练DQN模型，loss出现nan，要怎么解决？

https://mp.weixin.qq.com/s/RE43jNFKbOj0DcLpGnAY7g

Distributional Soft Actor-Critic (DSAC)强化学习算法的设计与验证

https://mp.weixin.qq.com/s/Sxrp3EZ8LCA3d06Zm5meKQ

《深度强化学习中的迁移学习》2020综述论文，22页pdf

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

阿里强化学习重排实践

https://mp.weixin.qq.com/s/0o-dNtmafC2paA6gqTRkKA

一步步详解用TD3算法通关BipedalWalkerHardcore-v2环境