简单来说，RL基础架构就是数据采集和训练的循环，Actor根据环境收集样本数据，然后将其传输给Learner来训练和更新模型。当前大多数RL实现都需要对环境中成千上万个样本进行多次迭代，以学习目标任务，如Dota 2每2秒要学习成千上万帧样本。这样，RL

从头开始编写自己的Reinforcement Learning实施可能会花费很多工作，但是您不需要这样做。有许多出色，简单和免费的框架可让您在几分钟之内开始学习。可悲的是，对于强化学习并非如此。并不是说没有框架，事实上，有很多RL框架。问题是尚无标准，因此

pixel-based RL 算法逆袭，BAIR 提出将对比学习与 RL 相结合的算法，其 sample-efficiency 匹敌 state-based RL。传统意义上，大家普遍认为以图像为观测值的 RL 数据效率较低，通常需要一亿个交互的 step

RL 算法通常假设，在获取观测值、计算动作并执行期间环境状态不发生变化。这一假设在仿真环境中很容易实现，然而在真实机器人控制当中并不成立，很可能导致控制策略运行缓慢甚至失效。为缓解以上问题，最近谷歌大脑与 UC 伯克利、X 实验室共同提出一种并发 RL 算

#循环urlpatterns，找到对应的函数执行,匹配上一个路径就找到对应的函数执行，就不再往下循环了，并给函数传一个参数request，就是请求信息的所有内容。urlpatterns中的元素按照书写顺序从上往下逐一匹配正则表达式，一旦匹配成功则不再继续。

许多文章解释了强化学习的概念，但鲜有文章解释如何切实地设计实现现实世界中的强化学习。小芯这次想分享人工智能范式转变课程，讨论设计权衡问题，并深入研究技术细节。RL解决方案面临着类似的任务，高大上且有意义，欢迎了解。蓝色线是无RL情况下的单车停放趋势。以下图

近日，BAIR 开源强化学习研究代码库 rlpyt，首次包含三大类无模型强化学习算法，并提出一种新型数据结构。目前，很少有代码库同时包含这三类算法，很多原始实现仍未公开。强化学习研究者必须花时间重新实现算法，这是一项珍贵的个人实践，但它也导致社区中的大量重

本文实例讲述了Go语言截取字符串函数用法。分享给大家供大家参考。}希望本文所述对大家的Go语言程序设计有所帮助。

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深层强化学习近年来在人工智能方面取得了令人瞩目的进步，在Atari游戏、围棋及无限制扑克等领域战胜了人类。通过将表征学习与奖励驱动行为相结合，深层强化学习又引发了心理学和神经科学领域的诸多讨论。不过，深度强化学习过程往往需要大量的训练数据。正因如此，多数人

今天和大家分享Reddit上的一个热帖，楼主用PyTorch实现了基本的RL算法，而且每个算法都在一个文件夹中完成，即使没有GPU，每个算法也可以在30秒内完成训练。近日，有开发人员用PyTorch实现了基本的RL算法，比如REINFORCE, vanil

强化学习是教授代理通过反复试验解决复杂任务的方法。结合深度神经网络，强化学习算法在Go和Dota 2等高维任务中取得了令人瞩目的成果。虽然这些结果是开创性的，但人们普遍认为深度强化学习算法在推广到其他任务方面是非常糟糕的。深度RL中的泛化已被证明是一个特别

强化学习和生成对抗网络都是近来的热门研究主题，已经在许多领域得到了非常出色的表现。近日，伯克利和 OpenAI 的一项新研究将这两者组合到了一起。在一篇名为《用于强化学习代理的自动目标生成》的论文中，研究者提出了一种让代理可以自动发现目标的方法。相反，我们

人工智能顶会NeurIPS 2018正在如火如荼的进行着，并且首次在第一天增加了Expo Workshop。一共有十家公司有幸拿到了组织workshop的机会，其中中国有四家，分别是阿里巴巴，百度，Pony.AI和网易。其中，AI方面一向低调的网易首次公布

在这篇文章中，我们将讨论AI 的核心领域之一的局限性。在这个过程中，我们将遇到一个有趣的故事，一套将先前的知识和指导纳入深度学习的方法，以及一个根本的结论。它将包含一些可以被AI从业者忽略的解释，但是一定要坚持讨论最近的非纯粹RL工作，我们认为这些解释代表

简介强化学习是机器学习的重要组成部分。强化学习类似于学习人类和动物如何了解环境。在强化学习中，机器通过其执行的动作和结果来学习。在强化学习中，学习者是一个在环境中采取行动并因其试图解决问题的行为而获得奖励或惩罚的决策代理。在过去几年中，强化学习获得了很大的

我们这里要简要介绍一下增强学习——一种为了提高玩游戏效率的训练程序的通用技术。我们的目标是解释其实际实现：我们讲述一些基本理论，然后走马观花地看一下为玩《战舰》游戏而训练神经网络的最小python程序。具体地说，我们所追求的设计原则是。通过连续地玩游戏快速

斯坦福大学博士生、师从李飞飞教授的Jim Fan（范麟熙）带你一文读懂强化学习的来龙去脉。本文以轻松有趣的方式介绍了强化学习的概念和目的，早期功不可没的宗师泰斗，理解算法所需要的预备知识，还从仿生学和心理学的角度介绍了强化学习的历史背景。欢迎来到《强化学习

Reliability and Learnability of Human Bandit Feedback for Sequence-to-Sequence Reinforcement Learning. 然而，人为因素与上述所描绘的RL模拟场景存在一些差

def is_plalindrome: return string == ''.join`自己实现。return ''.join时间复杂度为 O(n^2), 空间复杂度为 O(n^2). Manacher 算法首先对字符串做一个预处理,使得所有的串都是奇