OpenAIFive的工作基于相关领域近年来的许多成果，如强化学习算法，大规模深度学习计算框架和博弈论等。以往DRL方法在棋类、牌类和视频游戏上的成果也提供了非常多有价值的先验知识，才使得大规模应用深度强化学习解决Dota2这样复杂的多智能体长序列决策问题成为可能。
从大规模深度强化学习到对抗性鲁棒性、SimCLR-v2和学习神经网络空间‘WhatmattersforOn-PolicyDeepActorCriticMethods?ALargeScaleStudy’作者:Andrychowiczetal.(2021)|????Paper|????Code众所周知，基于策略的深度强化学习代理很...
从大规模深度强化学习到对抗性鲁棒性、SimCLR-v2和学习神经网络空间‘WhatmattersforOn-PolicyDeepActorCriticMethods?ALargeScaleStudy’作者:Andrychowiczetal.(2021)|Paper|Code众所周…
abstract本文提出了一种用于大规模深度强化学习的分布式架构，可以使agent能够从比以前数量级更多的数据上更有效地学习。该算法将行为与学习解耦，actor通过共享的神经网络与环境进行交互，产生的数据存储在经验回放记忆池中，learner再现经验样本并更新神经网络。
3.1.1LargeScaleDeepReinforcementLearning大规模深度强化学习深度强化学习的成功依赖于算力，并且是远高于CV问题的算力。这是由于深度强化学习reward稀少，网络更新信号少，采样非常低效（sampleinefficiency）导致的。
2大规模深度强化学习要解决什么问题？.大规模深度强化学习要充分的利用大规模的cpu-gpu计算资源来实现神经网络模型的高效训练。.在思考大规模深度强化学习之前，我们先看一下大规模的监督学习要怎么做？.对于一般的监督学习问题，大规模的监督学习...
2大规模深度强化学习要解决什么问题？大规模深度强化学习要充分的利用大规模的cpu-gpu计算资源来实现神经网络模型的高效训练。在思考大规模深度强化学习之前，我们先看一下大规模的监督…
强化学习系列三——如何处理大规模离散动作空间.在深度学习大潮之后，搜索推荐等领域模型该如何升级迭代呢？.强化学习在游戏等领域大放异彩，那是否可将强化学习应用到搜索推荐领域呢？.推荐搜索问题往往也可看作是序列决策的问题，引入强化学习的...
最近由于写论文的原因，梳理了一下近几年的多智能体强化学习（MARL）算法，在这里做一个总结。下面遵循综述Ismultiagentdeepreinforc...
学界|DeepMind提出元梯度强化学习算法，显着提高大规模深度强化学习应用的性能。强化学习（RL）的核心目标是优化智能体的回报（累积奖励）。理想情况下，这可以通过朝着真值函数（truevaluefunction）的方向不断更新近似价值函数来实现。
因为本来深度学习就需要大量的训练,而深度强化学习仅依靠reward采集样本进行更新,更是非常的低效(sampleinefficient),所以就需要不断的训练训练训练。。。也由此,大规模深度强化学...
本文介绍OpenAI在2019年12月13日公开的论文“Dota2withlargescaledeepreinforcementlearning”,原文请见https://arxiv.org/abs/1912.06680所设计的AI程序OpenAIFive在2019年...
Multi-ViewReinforcementLearning(UCL出的论文,很遗憾没找到paper)Sample-EfficientDeepReinforcementLearningviaEpisodicBackwardUpdate该文章提出了一种具有直接值传播...
点击这里,感谢下论文推荐者吧!感谢推荐1Ta们也觉得很赞推荐原因在2019年4月13日,OpenAIFive成为第一个在电竞游戏中击败世界冠军的AI系统。Dota2游戏...
提出第一个用于深度强化学习的大规模分布式架构(Gorila),只是简单地将DQN结合PS(Parameterserver)来进行分布式地训练。不停地用当前的DQN与环境进行交互,获得experience(s,a,r,s),...
过一些深度强化学习,你也可以训练木棍做后空翻我曾经看到过一些建议:复现论文是提高机器学习能力的一种很好的方法,这对我自己来说是一个有趣的尝试。LearningfromHumanPreferenc...
Multi-ViewReinforcementLearning(UCL出的论文,很遗憾没找到paper)Sample-EfficientDeepReinforcementLearningviaEpisodicBackwardUpdate该文章提出了一种具有直接值传播...
提出第一个用于深度强化学习的大规模分布式架构(Gorila),只是简单地将DQN结合PS(Parameterserver)来进行分布式地训练。不停地用当前的DQN与环境进行交互,获得e...
理论方法+Multi-ViewReinforcementLearning(UCL出的论文,很遗憾没找到paper)+Sample-EfficientDeepReinforcementLearningviaEpisodicBackwardUpdate...
深度强化学习(DRL)是一种使用深度学习技术扩展传统强化学习方法的一种机器学习方法。传统强化学习方法的主要任务是使得主体根据从环境中获得的奖赏能够学习到...