【ICML2019】UC伯克利Pieter Abbeel教授强化学习教程-附59页slides

2019 年 6 月 17 日 专知

导读

Pieter Abbeel教授在ICML2019会议上分享了在强化学习方向上的一些探索,包括当前强化学习的主要挑战,meta-learning等方法的尝试等等。


作者 | Pieter Abbeel

编译 | Xiaowen



强化学习的一些探索


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目录

Simplest to Implement:
    · Action noise: epsilon-greedy, Boltzmann, max-entropy
    · Parameter noise
    · Q-ensembles
Exploration Bonuses
    · State visitation counts
    · Curiosity
    · Variational information maximization
Meta-learning
    · RL2
    · MAESN
Transfer + Bonuses
Behavior Diversity
Exploration in Model-based RL
Hindsight Experience Replay (HER)




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