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Deeppavlov 20年DRL前沿新课-《深度强化学习前沿主题》分享


Deeppavlov 20年DRL前沿新课-《深度强化学习前沿主题》分享_深度学习

课程介绍

    深度强化学习将深度学习的感知能力和强化学习的决策能力相结合,可以直接根据输入的图像进行控制,是一种更接近人类思维方式的人工智能方法。深度学习具有较强的感知能力,但是缺乏一定的决策能力;而强化学习具有决策能力,对感知问题束手无策。因此,将两者结合起来,优势互补,为复杂系统的感知决策问题提供了解决思路。


    本课程将重点介绍深度强化学习近年来的最新研究进展,前沿主题涉及强化学习中探索策略介绍,模仿和反向强化学习,分层强化学习,强化学习中的进化策略,分布式强化学习,强化学习组合优化,多智能体强化学习,大规模强化学习,多任务和迁移强化学习,强化学习中的记忆机制,野外分布式强化学习等。做相关研究和应用的朋友值得一看。

 

课程目录

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课程项目

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视频截图

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