随笔分类 - Deep Reinforcement Learning
摘要：Dynamic Zoom-in Network for Fast Object Detection in Large Images 2020-03-17 21:45:24 Paper: CVPR-2018 1. Background and Motivation: 如图 1 所示， 本文提出一种 c
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摘要：Learning When and Where to Zoom with Deep Reinforcement Learning 2020-03-03 14:47:08 Paper: https://arxiv.org/pdf/2003.00425.pdf Related work: "Effici
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摘要：Policy Gradient Algorithms 2019-10-02 17:37:47 This blog is from: https://lilianweng.github.io/lil-log/2018/04/08/policy-gradient-algorithms.html Abst
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摘要：Multi-Agent Reinforcement Learning Based Frame Sampling for Effective Untrimmed Video Recognition ICCV 2019 (oral) 2019-08-01 15:08:19 Paper：https://a
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摘要：Multi-shot Pedestrian Re-identification via Sequential Decision Making 2019-07-31 20:33:37 Paper: http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/paper
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摘要：Deep Reinforcement Learning with Iterative Shift for Visual Tracking 2019-07-30 14:55:31 Paper: http://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/
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摘要：A3C 算法资料收集 2019-07-26 21:37:55 Paper: https://arxiv.org/pdf/1602.01783.pdf Code: 1. 超级马里奥：https://github.com/vietnguyen91/Super-mario-bros-A3C-pytorch
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摘要：Soft Actor-Critic: Off-Policy Maximum Entropy Deep Reinforcement Learning with a Stochastic Actor 2019-07-15 22:23:02 Paper: https://arxiv.org/pdf/180
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摘要：Real-time ‘Actor-Critic’ Tracking 2019-07-15 10:49:16 Paper: http://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Boyu_Chen_Real-time_Actor-Critic_Tr
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摘要：RL — Policy Gradient Explained 2019-05-02 21:12:57 This blog is copied from: https://medium.com/@jonathan_hui/rl-policy-gradients-explained-9b13b688b1
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摘要：深度学习课程笔记（十八）Deep Reinforcement Learning - Part 1 (17/11/27) Lectured by Yun-Nung Chen @ NTU CSIE 2018-08-11 13:42:23 This video can be found from: htt
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摘要：Tutorials on Inverse Reinforcement Learning 2018-07-22 21:44:39 1. Papers: Inverse Reinforcement Learning: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/downlo
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该文被密码保护。
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摘要：Proximal Policy Optimization Algorithms Updated on 2019-09-14 16:15:59 Paper: https://arxiv.org/pdf/1707.06347.pdf TensorFlow Code from OpenAI: https:
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摘要：分布式强化学习基础概念（Distributional RL） from: https://mtomassoli.github.io/2017/12/08/distributional_rl/ 1. Q-learning 在 Q-learning 中，我们想要优化如下的 loss： Distribut
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摘要：深度强化学习的18个关键问题 from: https://zhuanlan.zhihu.com/p/32153603 85 人赞了该文章 深度强化学习的问题在哪里？未来怎么走？哪些方面可以突破？ 这两天我阅读了两篇篇猛文A Brief Survey of Deep Reinforcement Lea
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摘要：深度学习课程笔记（七）：模仿学习（imitation learning） 2017.12.10 本文所涉及到的 模仿学习，则是从给定的展示中进行学习。机器在这个过程中，也和环境进行交互，但是，并没有显示的得到 reward。在某些任务上，也很难定义 reward。如：自动驾驶，撞死一人，reward
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摘要：文章来源：Attentional Action-Driven Deep Network for Visual Object Tracking 博士论文（2017年8月份完稿） http://s-space.snu.ac.kr/bitstream/10371/136793/1/000000145905
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摘要：大牛讲堂 | 算法工程师入门第二期-穆黎森讲增强学习 2017-07-13 HorizonRobotics 🤖小广告：去CVPR 2017的小伙伴，点我有惊喜！ 编者按：地平线大牛讲堂算法工程师入门第二讲如期而至，本期地平线资深算法工程师、增强学习专家穆黎森将为大家带来增强学习简介，全文约1200
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