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lee_ing

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05 2022 档案

lec-6-Actor-Critic Algorithms
摘要：AC算法
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ICLR 2018-A Simple Neural Attentive Meta-Learner
摘要：利用时序卷积+注意力机制弥补RNN的不足
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lec-5-Policy Gradients
摘要：策略梯度的基本原理及理解
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lec-4-Introduction to Reinforcement Learning
摘要：介绍强化学习的基本要素以及各种算法
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ICLR 2017-RL2: Fast Reinforcement Learning via Slow Reinforcement Learning
摘要：利用循环神经网络来进行先验知识的学习，进而优化RL model
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ICML 2017-Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks
摘要：利用第一次梯度对第二次梯度进行提升。
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lec-1-Deep Reinforcement Learning, Decision Making, and Control
摘要：介绍RL
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CogSci 2017-Learning to reinforcement learn
摘要：元学习系统（监督+从属）扩展于RL设置
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ICANN 2001-Learning to Learn Using Gradient Descent
摘要：利用梯度下降进行元学习
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