Aug, 2024

强化学习简介：基本概念与实际应用

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TL;DR本研究聚焦于强化学习（RL）这一人工智能领域，通过介绍其核心概念和方法，填补了学习资源不足的空白。论文提出了一种系统化的学习路径，帮助初学者理解状态、动作、策略和奖励信号等关键组件，进而掌握各种RL算法的应用。其重要发现是为初学者提供了清晰且易于理解的强化学习入门，促进该领域的学习与实现。
发现论文，激发创造
  • 现实世界强化学习挑战的经验研究

    本文针对强化学习在实际问题中难以部署的问题，提出了一系列的挑战，并通过Markov决策过程定义这些挑战并分析其影响，同时探讨了一些现有的解决方法。为了验证算法的可部署性，我们提出并开源了realworldrl-suite套件作为一个基准测试集。

    Mar, 2020

  • 动态环境下强化学习算法综述

    本文综述了针对动态环境模型的强化学习方法，目的是在学习过程中最小化奖励损失或找到适当的策略以实现在不断变化的操作条件下智能体的适应，并讨论了这些方法的优缺点以及未来的改进方向。

    May, 2020

  • 自动强化学习概述

    论文探讨自动化强化学习的关键元素和挑战，并讨论自动化强化学习的最新工作、应用和研究方向。

    Jan, 2022

  • CostNet: 目标导向强化学习的端到端框架

    本文引入一种新的强化学习算法，通过学习马尔可夫决策过程中两个状态之间的距离来预测，距离度量作为内在奖励被用于推动智能体的学习。实验结果表明，相比于模型无关的强化学习，该算法在多个测试环境中具有更好的样本效率。

    Oct, 2022

  • 可解释性强化学习综述：概念、算法、挑战

    本篇综述论文将积极介绍深度强化学习与可解释机器学习的交叉，比较了先前的方法，提出了一种补充，阐明了深度学习对智能机器人控制任务的适用性，强调机器学习与人类知识相互融合提升学习效率和性能的意义，并评估了未来XRL研究面临的挑战和机遇。

    Nov, 2022

  • 进化强化学习：综述

    这篇文章综述了将进化计算方法与强化学习相结合的最新研究进展和方法，涉及强化学习中的关键研究领域及未来方向，为研究者和实践者提供参考和资源。

    Mar, 2023

  • 高维度策略学习的泛化动态的强化感知器

    提出了一种可以捕捉多种学习协议的RL可解高维模型，并将其典型动态推导为一组封闭形式ODE，我们推导出了学习率和任务难度的最优计划，同时还展现了丰富的行为，包括稀疏奖励下的延迟学习;因奖励基线的不同而产生的各种学习模式;以及由奖励严格性驱动的速度-准确性权衡。 与“Bossfight”的Procgen游戏和Arcade Learning Environment游戏“Pong”的变体的实验还表明，在实践中存在速度-准确性权衡问题。

    Jun, 2023

  • 强化学习中的结构：综述与开放问题

    为了克服弱数据效率、泛化能力有限、安全保障缺失、解释性差等因素导致强化学习在实际应用中面临的挑战，该论文提出了一种集成结构信息的方法来提高RL算法的性能和效率，并将结构信息的不同模式进行了分类，并提供了设计模式方面的新视角。

    Jun, 2023

  • 深度强化学习在机器人领域的应用：现实世界成功案例的综述

    本研究解决了深度强化学习（DRL）在机器人应用时面临的复杂性和成本问题。通过对DRL在开发现代机器人能力方面成功案例的综合分析，揭示了其关键因素和未被充分探索的领域，并提出未来研究的方向，重点在于稳定高效的RL范式和整合多种能力的系统性方法。这项工作为RL从业者和机器人研究人员提供了重要的见解，帮助他们利用RL的优势开发更具能力的实际机器人系统。

    Aug, 2024

  • 多智能体强化学习在自动驾驶中的应用：综述

    本研究旨在解决多智能体强化学习（MARL）在自动驾驶领域中的复杂性和资源分配问题。文章提出了一系列模拟器指标，并总结了现有基准的特点，同时回顾了相关基础知识及近期的进展，特别是在环境建模和算法设计方面。研究结果为推动智能和自主驾驶领域的MARL技术整合提供了新的思路和机会。

    Aug, 2024