Incentivizing exploration in reinforcement learning with deep predictive models
Stadie, Bradly C., Sergey Levine, and Pieter Abbeel. "Incentivizing exploration in reinforcement learning with deep predictive models." arXiv preprint arXiv:1507.00814 (2015).
作者通过模拟(状态,动作)的不确定性,从而修改reward,帮助agent进行探索。作者说用了他们的方法不用进行随机探索。该方法比较通用,适用于多种RL模型,但是要训练auto-encoder,所以也稍微有点繁琐。
实用指数:3颗星
理论指数:1颗星
创新指数:4颗星
黄世宇/Shiyu Huang's Personal Page:https://huangshiyu13.github.io/
【推荐】国内首个AI IDE,深度理解中文开发场景,立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· 开发者必知的日志记录最佳实践
· SQL Server 2025 AI相关能力初探
· Linux系列:如何用 C#调用 C方法造成内存泄露
· AI与.NET技术实操系列(二):开始使用ML.NET
· 记一次.NET内存居高不下排查解决与启示
· 阿里最新开源QwQ-32B,效果媲美deepseek-r1满血版,部署成本又又又降低了!
· 开源Multi-agent AI智能体框架aevatar.ai,欢迎大家贡献代码
· Manus重磅发布:全球首款通用AI代理技术深度解析与实战指南
· 被坑几百块钱后,我竟然真的恢复了删除的微信聊天记录!
· 没有Manus邀请码?试试免邀请码的MGX或者开源的OpenManus吧
2016-08-13 Matlab之矩阵
2016-08-13 最大子序列和