深度强化学习中的预训练调查

Nov, 2022

Pretraining in Deep Reinforcement Learning: A Survey

Zhihui Xie, Zichuan Lin, Junyou Li, Shuai Li, Deheng Ye

TL;DR该论文系统地评估了目前深度强化学习领域中采用的预训练方法，提出了分类体系、讨论了各个方面，并关注了未来可能遇到的挑战和需要探索的方向。

Abstract

The past few years have seen rapid progress in combining reinforcement learning (RL) with deep learning. Various breakthroughs ranging from games to robotics have spurred the interest in designing sophisticated RL algorithms and systems. However, the prevailing workflow in RL is to lea

reinforcement learning deep learning pretraining taxonomy open problems

发现论文，激发创造

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

使用人类演示进行神经网络预训练的深度强化学习

通过使用小规模的人类演示来完成深度强化学习网络的预训练，可以更好地发现特征，并且可以使训练时间显著缩短，并可在 Atari 2600 游戏中实现。

Sep, 2017

自动强化学习（AutoRL）：调查和开放问题

通过对自动强化学习的调查，我们提供了一个共同的分类法、详细讨论了每个领域并提出了研究中感兴趣的开放性问题。

Jan, 2022

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

离线强化学习综述：分类、评估与开放性问题

本论文提出一个在线学习和离线学习技术的归一化分类法，总结了离线 RL 领域的最新算法突破和现有基准的特性和不足，并提供了对未来研究方向的展望。

Mar, 2022

强化学习学习

本文提出了一种名为深度元强化学习的方法，该方法使用递归网络，在一个强化学习算法上进行训练，但其递归动态实现第二个、完全分离的强化学习过程，通过一系列七个验验证明了这种方法的潜在优势并提出了其可能引发的神经科学方面的重要影响。

Nov, 2016

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

鹦鹉：数据驱动的强化学习行为先验

本论文提出了一种用于预训练行为先验的方法，以便捕捉先前看到的各种任务中观察到的复杂输入输出关系，并展示了如何使用这种学习到的先验以便快速学习新任务，有效地解决了具有挑战性的机器人操纵领域中的问题。

Nov, 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

深度强化学习简要调查

深度强化学习是 AI 领域的一项重大进展，可以构建具有更高层次视觉世界理解能力的自主系统。本文综述了深度强化学习的中央算法，包括基于价值和基于策略的方法，并重点介绍了深度神经网络在强化学习中的独特优势，最后描述了该领域内的几个当前研究方向。

Aug, 2017