Deep Reinforcement Learning 深度增强学习资源

2017 年 11 月 4 日 数据挖掘入门与实战 要学习更多点这→

 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇


大数据挖掘DT数据分析  公众号: datadw



增强学习课程 David Silver (有视频和ppt):

http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Silver/web/Teaching.html


最好的增强学习教材:

Reinforcement Learning: An Introduction

https://webdocs.cs.ualberta.ca/~sutton/book/the-book.html

 

深度学习课程 (有视频有ppt有作业)

https://www.cs.ox.ac.uk/people/nando.defreitas/machinelearning/

 

深度增强学习的讲座都是David Silver的:

ICLR 2015 part 1 https://www.youtube.com/watch?v=EX1CIVVkWdE

ICLR 2015 part 2 https://www.youtube.com/watch?v=zXa6UFLQCtg

UAI 2015 https://www.youtube.com/watch?v=qLaDWKd61Ig

RLDM 2015 http://videolectures.net/rldm2015_silver_reinforcement_learning/

 


增强学习

Michael Littman:

https://www.udacity.com/course/reinforcement-learning–ud600

 

AI(包含增强学习,使用Pacman实验)

Pieter Abbeel:

https://www.edx.org/course/artificial-intelligence-uc-berkeleyx-cs188-1x-0#.VKuKQmTF_og

 

Deep reinforcement Learning:

Pieter Abbeel

http://rll.berkeley.edu/deeprlcourse/

 

高级机器人技术(Advanced Robotics):

Pieter Abbeel:

http://www.cs.berkeley.edu/~pabbeel/cs287-fa15/

 

深度学习相关课程:

用于视觉识别的卷积神经网络(Convolutional Neural Network for visual network)

http://cs231n.github.io/

 

机器学习 Machine Learning

Andrew Ng

https://www.coursera.org/learn/machine-learning/

http://cs229.stanford.edu/

 

神经网络(Neural Network for Machine Learning)(2012年的)

Hinton:

https://www.coursera.org/course/neuralnets

 

最新机器人专题课程Penn(2016年开课):

https://www.coursera.org/specializations/robotics

 

2 论文资料

https://github.com/junhyukoh/deep-reinforcement-learning-papers

https://github.com/muupan/deep-reinforcement-learning-papers

 

这两个人收集的基本涵盖了当前deep reinforcement learning 的论文资料。目前确实不多。

 

3 大牛情况:

DeepMind:

http://www.deepmind.com/publications.html

 

Pieter Abbeel 团队:

http://www.eecs.berkeley.edu/~pabbeel/

 

Satinder Singh:

http://web.eecs.umich.edu/~baveja/

 

CMU 进展:

http://www.cs.cmu.edu/~lerrelp/

 

Prefered Networks: (日本创业公司,很强,某有代码)

 

4 会议情况

Deep Reinforcement Learning Workshop NIPS 2015

http://rll.berkeley.edu/deeprlworkshop/


人工智能大数据与深度学习

搜索添加微信公众号:weic2c

长按图片,识别二维码,点关注



大数据挖掘DT数据分析

搜索添加微信公众号:datadw


教你机器学习,教你数据挖掘

长按图片,识别二维码,点关注

登录查看更多
7

相关内容

深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
175+阅读 · 2020年2月1日
【强化学习资源集合】Awesome Reinforcement Learning
专知会员服务
93+阅读 · 2019年12月23日
【CMU】机器学习导论课程(Introduction to Machine Learning)
专知会员服务
58+阅读 · 2019年8月26日
吐血整理!10 个机器学习教程汇总,爱可可推荐!
大数据技术
16+阅读 · 2019年9月2日
李宏毅-201806-中文-Deep Reinforcement Learning精品课程分享
深度学习与NLP
15+阅读 · 2018年6月20日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
11+阅读 · 2018年4月27日
【资源】15个在线机器学习课程和教程
专知
8+阅读 · 2017年12月22日
送你一份深度学习资源&教程!
THU数据派
13+阅读 · 2017年11月30日
Deep Learning & Neural Network 免费学习资源【译】
乐享数据DataScientists
5+阅读 · 2017年8月20日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
Arxiv
7+阅读 · 2018年12月26日
Arxiv
21+阅读 · 2018年8月30日
Paraphrase Generation with Deep Reinforcement Learning
Arxiv
11+阅读 · 2018年7月31日
Relational Deep Reinforcement Learning
Arxiv
10+阅读 · 2018年6月28日
Arxiv
15+阅读 · 2018年6月23日
Arxiv
25+阅读 · 2018年1月24日
Arxiv
12+阅读 · 2018年1月20日
VIP会员
相关资讯
吐血整理!10 个机器学习教程汇总,爱可可推荐!
大数据技术
16+阅读 · 2019年9月2日
李宏毅-201806-中文-Deep Reinforcement Learning精品课程分享
深度学习与NLP
15+阅读 · 2018年6月20日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
11+阅读 · 2018年4月27日
【资源】15个在线机器学习课程和教程
专知
8+阅读 · 2017年12月22日
送你一份深度学习资源&教程!
THU数据派
13+阅读 · 2017年11月30日
Deep Learning & Neural Network 免费学习资源【译】
乐享数据DataScientists
5+阅读 · 2017年8月20日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
相关论文
Arxiv
7+阅读 · 2018年12月26日
Arxiv
21+阅读 · 2018年8月30日
Paraphrase Generation with Deep Reinforcement Learning
Arxiv
11+阅读 · 2018年7月31日
Relational Deep Reinforcement Learning
Arxiv
10+阅读 · 2018年6月28日
Arxiv
15+阅读 · 2018年6月23日
Arxiv
25+阅读 · 2018年1月24日
Arxiv
12+阅读 · 2018年1月20日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员