Feb, 2022

基于深度强化学习的适应性和泛化性方法综述

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TL;DR本文调查研究 Deep Reinforcement Learning (DRL) 中关于任务和领域适应以及泛化的最新发展，讨论未来如何增强算法的适应性和泛化能力，以解决更广泛的实际问题。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 深度强化学习的泛化评估

    通过引入基准测试和实验协议，我们对深度强化学习中不同泛化方案的优点进行了系统评估，并发现与特定针对泛化的专门方案相比，“vanilla” 深度 RL 算法的泛化能力更强。

    Oct, 2018

  • 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

  • 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

  • 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

  • 通过对抗攻击和训练的强大深度强化学习：一项综述

    深度强化学习可以通过对抗训练提高其鲁棒性和可靠性，本研究对当代对抗性攻击方法进行了深入分析和分类，以提高深度强化学习代理的鲁棒性。

    Mar, 2024

  • 探究连续深度强化学习中的泛化能力

    本文通过深度增强学习模型下的不确定性源和基准测试来研究面临的泛化挑战，并评估了改进泛化性能的几种技术，总结了迄今为止最稳健的技术。

    Feb, 2019

  • 多智能体系统的深度强化学习：挑战、解决方案和应用综述

    此篇论文介绍了多智能体深度强化学习的不同方法，包括非静态性、部分可观测性、连续的状态和操作空间、多智能体训练机制、多智能体转移学习，并分析和讨论了这些方法的优缺点及其相关应用，旨在促进更加健壮和高效的多智能体学习方法的发展。

    Dec, 2018

  • 多智能体深度强化学习的调查与批判

    本文对当前多智能体深度强化学习文献进行清晰的概述，回顾前沿组件的发展并提出新手引导和研究前景，同时提出了多个实际挑战。

    Oct, 2018

  • 深度强化学习中的迁移学习：综述

    调查了深度强化学习中迁移学习方法的最新进展，提供了对目标，方法，兼容强化学习骨架以及实际应用等方面分析的框架，并从强化学习的角度探讨了迁移学习与其他相关话题之间的联系和潜在挑战。

    Sep, 2020