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强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。
本专栏整理了近几年国际顶级会议中，涉及强化学习（Reinforcement Learning, RL）领域的论文。顶级会议包括但不限于：ICML、AAAI、IJCAI、NIPS、ICLR、AAMAS、CVPR、ICRA等。
今天给大家分享的是2020年国际机器学习会议（International Conference on Machine Learning, ICML）中涉及“强化学习”主题的论文。ICML如今已发展为由国际机器学习学会（IMLS）主办的年度机器学习国际顶级会议。
理论 1种策略就能控制多类模型，华人大二学生提出RL泛化方法，LeCun认可转发 | ICML 2020 AlphaGo原来是这样运行的，一文详解多智能体强化学习的基础和应用 【DeepMind总结】279页PPT总结"基
强化学习（Reinforcement Learning，RL）正成为当下机器学习中最热门的研究领域之一。与常见的监督学习和非监督学习不同，强化学习强调智能体（agent）与环境（environment）的交互，交互过程中智能体需要根据自身所处的状态（state）选择接下来采取的动作（action），执行动作后，智能体会进入下一个状态，同时从环境中得到这次状
深度强化学习实验室 转载自公众号“专知(Quan_Zhuanzhi)” 论文原文：https://arxiv.org/pdf/2009.07888.pdf 编辑：DeepRL 摘要 本文综述了迁移学习在强化学习问题设置中的应用。RL已经成为序列决策问题的关键的解决方案。随着RL在各个领域的快速发展。包括机器人技术和游戏，迁移学习是通过利
深度强化学习实验室 作者：《DeepRL-Lab》 & 《AMiner.cn》联合发布 来源：https://neurips.cc/Conferences/2020/ 编辑：DeepRL （图片来自新智元） NeurIPS终于放榜，提交数再次创新高，与去年相比增加了38%，共计达到9454篇，总接收1900篇，其中谷歌以169篇
深度强化学习实验室 作者：阿里巴巴授权DeepRL-Lab发布 编辑：DeepRL 阿里巴巴强化学习招聘 工作职位：研究助理、实习生 工作地址：杭州 工作职责： 负责强化学习前沿算法的创新研究与探索，发表顶会论文和申请专利研发适用于营销域的深度强化学习算法，如优惠券、红包发放算法负责深度强化学习算法的模型开发、调试岗位要求： 计算
深度强化学习实验室 来源：ICLR2021 编辑：DeepRL [1]. What Matters for On-Policy Deep Actor-Critic Methods? A Large-Scale Study 平均得分: 8 得分: ['7', '9', '9', '7'] 论文链接: https://openreview.n
深度强化学习实验室 来源：转载自机器之心 编辑：DeepRL 受疫情影响，人工智能顶级学术会议 NeurIPS 2020 将通过线上的形式进行。随着会议召开时间临近，该会议承办的竞赛也陆续揭晓结果。今年新增的电网调度竞赛（Learning To Run a Power Network Challenge）共包含两个赛道：鲁棒能力赛道和泛化
编者按：现有的强化学习方法通常通过熵正则化的方式控制最优策略的随机性，以保证训练过程中的良好探索以及目标策略的鲁棒性。然而，熵正则化的强化学习方法通常会面临表达能力有限的策略结构和复杂低效的训练过程之间的两难选择。为了解决上述问题，MIRA Lab 提出了一类基于动作采样的正则化强化学习方法。该类方法能够广泛兼容各种复杂的策略结构，同时具有
贾浩楠 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 2020年的最后一天，来回顾一下今年所有AI顶会的最佳论文吧！ 今年，顶会的最佳论文，既有ECCV的“2D变3D”的NeRF，当然，也有今年引起轰动的GPT-3，它来自NeurIPS 2020。 而ICRA、ACL、AAAI等等，顶会，把最佳论文给了较为基础的理论研究。 Reddi
进入到2021年，AI领域的你最应该学的是什么？我觉得是强化学习。 为什么这么说？首先要知道什么是强化学习。 强化学习是机器学习的一种，是一种行为学习模型。由算法提供数据分析反馈，引导用户逐步获取最佳结果。主要解决在 Markov Decision Process(MDP) 中优化长期reward的期望的问题。 强化学习也是现在非常热门的方向，
深度强化学习实验室 官网：http://www.neurondance.com/ 作者：俞扬 编辑：DeepRL 什么是强化学习 2016 年AlphaGo不仅掀起了人工智能的浪潮，也将一个以往关注度不高的技术——推到聚光灯下。 广为人知的人脸识别等技术背后的深度学习，通常需要开发者准备好大量打了标注的图像，作为训练数据。 强化学习与之
进入到2021年，AI领域的你最应该学的是什么？我觉得是强化学习。 为什么这么说？首先要知道什么是强化学习。 强化学习是机器学习的一种，是一种行为学习模型。由算法提供数据分析反馈，引导用户逐步获取最佳结果。主要解决在 Markov Decision Process(MDP) 中优化长期reward的期望的问题。 强化学习也是现在非常热门的方向，
深度强化学习实验室 官网：http://www.neurondance.com/ 论坛：http://deeprl.neurondance.com/ 编辑：DeepRL 元学习作为一种增加强化学习的灵活性和样本效率的方法，科研学者对此的关注兴趣迅速增长。然而，该研究领域中的一个问题是缺乏足够的基准测试任务。通常，过去基准的基础结构要么太简
深度强化学习实验室 官网：http://www.neurondance.com/ 论坛：http://deeprl.neurondance.com/ 作者：深度强化学习实验室&AMiner 编辑：DeepRL 416: Robust Reinforcement Learning: A Case Study in Li
深度强化学习实验室 官网：http://www.neurondance.com/ 论坛：http://deeprl.neurondance.com/ 作者：深度强化学习实验室 来源：整理自https://icml.cc/ ICML 是机器学习领域最重要的会议之一，在该会议上发表论文的研究者也会备受关注。近年来，ICML会议的投稿数量一直增长
深度强化学习实验室 官网：http://www.neurondance.com/ 论坛：http://deeprl.neurondance.com/ Li, Ziniu, and Xiong-Hui Chen. “Efficient Exploration by Novelty-Pursuit.” International Conferenc
修改自我的组会报告ppt。 文章目录 引子Anytime Multi-Agent Path Finding via Machine Learning-Guided Large Neighborhood SearchMAPF-LNS2: Fast Repairing for Multi-Agent Path Finding via Large Neig
强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或
1. ABSTRACT 1.1 e-commerce recommender systems 近年来，由于深度学习的快速发展，神经网络在电子商务推荐系统中得到了广泛的应用，并且将推荐系统形式化为一个顺序推荐问题，并打算预测用户可能被交互的下一个项目。 Recently, neural networks have bee