Dopamine：一种深度强化学习的研究框架 | BriefGPT - AI 论文速递

Dec, 2018

Dopamine：一种深度强化学习的研究框架

Dopamine: A Research Framework for Deep Reinforcement Learning

Pablo Samuel Castro, Subhodeep Moitra, Carles Gelada, Saurabh Kumar, Marc G. Bellemare

TL;DR本文介绍了基于 TensorFlow 的新的 Deep RL 研究框架 Dopamine，同时提供了一种分类 Deep RL 不同研究目标的方法，旨在支持更多的研究多样性。

Abstract

deep reinforcement learning (deep RL) research has grown significantly in recent years. A number of software offerings now exist that provide stable, comprehensive implementations for benchmarking. At the same time, recent deep RL research has become more diverse in its goals. In this

deep reinforcement learning dopamine tensorflow rl agents research objectives

发现论文，激发创造

神经科学中的强化学习简介

强化学习和神经科学之间存在紧密的联系，本论文通过回顾经典强化学习和介绍现代深度强化学习的方法，以及其在系统神经科学中的应用，阐述了这种联系。

Nov, 2023

深度强化学习及其神经科学意义

这篇综述性研究论文介绍了深度强化学习在神经科学中的应用，讨论了其对大脑和行为研究的影响，并提出了未来研究的机会。

Jul, 2020

深度强化学习简介

介绍了深度强化学习的模型、算法和技术，着重讨论与泛化相关的方面以及深度强化学习在实际应用中的使用。

Nov, 2018

深度强化学习教科书

本书提供了深度强化学习领域的全面概述，主要涵盖了建立领域基础，算法和应用，同时介绍了一些先进主题，如深度多智能体强化学习、深层次强化学习和深元学习；本书适用于人工智能的研究者、从业者和研究生，假定读者具有本科水平的计算机科学和人工智能理解，编程语言使用 Python。

Jan, 2022

现代深度强化学习算法

综述最新深度加强学习算法，重点关注其理论论证、实际限制和观察到的经验特性。

Jun, 2019

视频游戏中深度强化学习综述

本文综述了深度强化学习 (DRL) 的进展，包括基于价值、基于策略和基于模型的算法，并对其在游戏 AI 领域内的应用和挑战进行了讨论和总结。

Dec, 2019

自主驾驶的深度强化学习：一份综述

本文综述了深度强化学习算法在自动驾驶任务上的应用，包括分类、验证、测试和强化现有强化学习算法解决方案的方法，还介绍了相关领域和挑战。

Feb, 2020

深度符号强化学习

该研究提出了一个神经和符号端到端强化学习架构，能够克服当前深度学习技术的局限性，如需要非常大的数据集工作、难以实现高级认知功能和透明性欠佳等。研究者以简单的视频游戏为例，展示了这个架构的实现原型，结果表明它能够有效地学习，并通过获得一组符号规则，可将性能提高到比传统完全神经强化学习系统更好的水平。

Sep, 2016

自主驾驶的深度强化学习框架

研究利用深度强化学习提出了一个用于自动驾驶的框架，其中包含了包含循环神经网络的信息集成和关注模型用于减少嵌入式硬件的计算复杂度，并在 TORCS 仿真器中验证了其自主操纵能力

Apr, 2017

深度强化学习：概述

本文概述了深度强化学习的最近发展和各种应用，在讨论深度 Q 网络和策略等 RL 核心要素和注意力与记忆、自监督学习、神经网络体系结构设计等机制的基础上，涉及了游戏、自然语言处理、计算机视觉等多个领域，并列出了一些资源。

Jan, 2017