代码编织梦想
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年人工智能AAAI会议（AAAI Conference on Artificial Intelligence, AAAI）中涉及“强化学习”主题的论文。AAAI旨在促进人工智能的研究和负责任的使用，AAAI还旨在增加公众对人工智能的了解，改善人工智能从业者的教学和培训，并为研究计划者和资助方提供关于当前人工智能发展的重要性和潜力以及未来方向的指导。
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报道 来源：AAAI-2020 作者：DeepRL AAAI 2020 共收到的有效论文投稿超过 8800 篇，其中 7737 篇论文进入评审环节，最终收录数量为 1591 篇，收录率为 20.6%，而被接受论文列表中强化学习有52+篇，录取比约为3%，其中接收论文中就单位而言：Google Brain, DeepMind,
所有参与投票的 CSDN 用户都参加抽奖活动 群内公布奖项，还有更多福利赠送 来源 | 深度强化学习实验室（ID:Deep-RL） 作者 | DeepRL AAAI 2020 共收到的有效论文投稿超过 8800 篇，其中 7737 篇论文进入评审环节，最终收录数量为 1591 篇，收录率为 20.6%，而被接受论文列表中强化学习有52+篇
机器之心原创 作者：仵冀颖 编辑：H4O 2020 年 2 月 7 日至 12 日，AAAI 2020 将于美国纽约举办。今年 AAAI 共接受了 8800 篇提交论文，其中评审了 7737 篇，接收 1591 篇，接收率为 20.6%。为了向读者们介绍更多 AAAI2020 的优质论文，机器之心组织策划了 AAAI 2020 论文分享，邀请国
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 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
不知道你是否玩过王者荣耀，不知道你是不是经历过被人机疯狂怼在塔下强杀然后嘲讽你的经历？就，真说多了就是泪。 最近，NeurlPS2020会议收录了来自腾讯AI Lab的一篇强化学习的论文《Towards Playing Full MOBA Games with Deep Reinforcement Learning》本文将介绍一下这篇论所讲的内容。 摘要
链接： https://arxiv.org/pdf/1911.05889.pdf 动机 虽然最近几年通过利用社交网络上大量人人交互数据训练开放域对话模型取得了很大的成功，但是这些数据驱动的对话系统仍然无法很自然的与人类对话，其中的一个主要问题就是对话系统缺乏一致的角色特征。图1中的例子展示了角色一致性是如何影响对话的质量。提高对话系统角色
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
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
文章目录 引子论文列表用AI打星际争霸（RTS）整体结构训练模型结构用AI打dota整体模型网络结构值得一提的Surgery技术用AI打王者荣耀模型结构王者荣耀 1v1系统框架模型结构reward设计王者荣耀 5v5整体结构网络模型结构结束 引子 在围棋和扑克被AI攻克后，MOBA游戏成了新的检测强化学习的试验场。 这里主要选择了几篇
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
论文题目：Reinforcement-Learning Based Portfolio Management with Augmented Asset Movement Prediction States 会议： The T
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