之前学习了强化学习的一些内容以及推荐系统的一些内容，二者能否联系起来呢！今天阅读了一篇论文，题目叫《DRN: A Deep Reinforcement Learning Framework for News Recommendation》。该论文便是深度强化学习和推荐系统的一个结合，也算是提供了一个利用强化学习来做推荐的完整的思路和方法吧。本文便是对文章中的内容的一个简单的介绍，希望对大家有所启发。
在强化学习(十一) Prioritized Replay DQN中，我们讨论了对DQN的经验回放池按权重采样来优化DQN算法的方法，本文讨论另一种优化方法，Dueling DQN。本章内容主要参考了ICML 2016的deep RL tutorial和Dueling DQN的论文<Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning>(ICML 2016)。
本文介绍了强化学习中的马尔科夫决策过程、模型相关的强化学习、模型无关的策略评价、模型无关的策略学习和价值函数近似等概念。作者通过举例来说明这些概念在强化学习中的应用，并提出了针对这些概念的相关算法。最后，作者对强化学习未来的研究方向进行了展望，包括深度强化学习和策略搜索算法等。
DQN 发表于 NIPS 2013，在此之后 DeepMind 不断对 DQN 进行改进，首先在 2015 年初发布了 Nature 文章，提出了 Nature 版本的 DQN，然后接下来在 2015 年一年内提出了 Double DQN，Prioritied Replay，还有 Dueling Network 三种主要方法，又极大的提升了 DQN 的性能，目前的改进型 DQN 算法在 Atari 游戏的平均得分是 Nature 版 DQN 的三倍之多。因此，在本文中，我们将介绍一下各个改进的方法，并在最后给出用 Nature-DQN 的实现方法。
深度强化学习可以将深度学习与强化学习相结合：深度学习擅长从原始数据中学习复杂的表示，强化学习则使代理能够通过反复试验在给定环境中学习最佳动作。通过DRL，研究人员和投资者可以开发能够分析历史数据的模型，理解复杂的市场动态，并对股票购买、销售或持有做出明智的决策。
https://github.com/18605973470/rl-with-carla/blob/master/gym_carla.py
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1511.06581.pdf 代码地址：https://github.com/princewen/tensorflow_practice/tree
导读 「AlphaGo 之父」David Sliver 等人最近探索的方向转向了强化学习和深度 Q 网络（Deep Q-Network）。在 DeepMind 最近发表的论文中，研究人员整合了 DQN 算法中的六种变体，在 Atari 游戏中达到了超越以往所有方法的表现。 大规模强化学习（RL）在复杂连续决策问题中最成功的方法是 Deep Q-Network 算法（DQN; Mnih et al. 2013, 2015）。它包含了 Q 学习的卷积神经网络与以及反复经验（experience replay）
选自DeepMind 机器之心编译 参与：李泽南、蒋思源 「AlphaGo 之父」David Sliver 等人最近探索的方向转向了强化学习和深度 Q 网络（Deep Q-Network）。在 DeepMind 最近发表的论文中，研究人员整合了 DQN 算法中的六种变体，在 Atari 游戏中达到了超越以往所有方法的表现。 大规模强化学习（RL）在复杂连续决策问题中最成功的方法是 Deep Q-Network 算法（DQN; Mnih et al. 2013, 2015）。它包含了 Q 学习的卷积神经网络与
中对应价值最大的动作的Q值进行更新，注意这里只是更新，并不会真的执行这个价值最大的动作。这里的更新策略（评估策略）与我们的行为策略（
这里有一份干货教程，手把手带你入门深度强化学习（Deep Reiforcement Learning），背景理论、代码实现全都有，在线领取无需安装哟！
这份Pytorch强化学习教程一共有八章，从DQN（Deep Q-Learning）开始，步步深入，最后向你展示Rainbow到底是什么。
夏乙 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI ?DeepMind公开了一篇最近投递到AAAI 2018的新论文，这篇论文的主角，依然是这家公司四年前就开始研究的DQN，配角，依然是雅达利（A
本次分享的是用PyTorch语言编写的深度强化学习算法的高质量实现，这些IPython笔记本的目的主要是帮助练习和理解这些论文；因此，在某些情况下，我将选择可读性而不是效率。首先，我会上传论文的实现，然后是标记来解释代码的每一部分。
作为强化学习(Reinforce Learning,RL)的初学者，常常想将RL的理论应用于实际环境，以超级马里奥为例，当看着自己训练的AI逐渐适应环境，得分越来越高，到最后能完美躲避所有障碍，快速通关时，你肯定能体会到算法的魅力，成就感十足！本文不拘泥于DQN(Deep Q Learning Network)算法的深层原理，主要从代码实现的角度，为大家简洁直白的介绍DQN以及其改进方法，接着，基于Pytorch官方强化学习教程，应用改进后的DQN算法训练超级马里奥，并得到更为优秀的结果。
来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25239682
【新智元导读】ICML2016最佳论文今天出炉，三篇最佳论文中，谷歌DeepMind占了两篇。新智元特邀Facebook资深研究员田渊栋对其中的《深度强化学习的竞争网络架构》进行点评。 获本年度ICML最佳的三篇论文如下： Monday – Ballroom 3+4 – 12:04 – Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning Ziyu Wang Google Inc., Tom Schaul Google Inc., Mat
DQN 算法敲开了深度强化学习的大门，但是作为先驱性的工作，其本身存在着一些问题以及一些可以改进的地方。于是，在 DQN 之后，学术界涌现出了非常多的改进算法。本章将介绍其中两个非常著名的算法：Double DQN 和 Dueling DQN，这两个算法的实现非常简单，只需要在 DQN 的基础上稍加修改，它们能在一定程度上改善 DQN 的效果。如果读者想要了解更多、更详细的 DQN 改进方法，可以阅读 Rainbow 模型的论文及其引用文献。
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这篇文章主要介绍 DQN 的三种改进：Nature DQN、Double DQN、Dueling DQN 在运筹学中的应用，并给出三者的对比，同时也会给出不同增量学习下的效果。
add agent http://coach.nervanasys.com/contributing/add_agent/index.html class Agent(object): class PolicyOptimizationAgent(Agent): class ActorCriticAgent(PolicyOptimizationAgent): presets.py class Carla_A3C(Preset): def __init__(self): Preset._
重要概念 强化学习(REinforcement Learning)（个人理解）：在设定的规则下，通过训练让机器学习完成特定的任务。 强化学习的目的是学习一个策略，即一个从状态到最优行为的映射。 强化学习的目标是最大化总回报，而不是立即回报。 强化学习的主体：智能体和环境。 机器/智能体(Agent)：The learner and decision-maker 环境(Environment)The thing agent interacts with, comprising everything outsi
好了，回到正题！我们都知道，深度Q网络(Deep-Q-Network)最初是应用在让机器人打游戏，状态的输入常常是前几个画面的截图，但是有时候仅仅靠前面画面的图片是无法描述整个状态的，这就导致饿了部分观测的马尔可夫决策过程(Partially-Observable Markov Decision Process,POMDP)的情况出现。不过我们不慌，学者们将循环神经网络和DQN融合，提出了Deep Recurrent Q Network(DRQN)，来解决部分可观测的问题。本文，我们来一探DRQN的究竟。
近日，为了让工业界能更好地使用前沿强化学习算法，Tensorlayer 强化学习团队发布了专门面向工业界的整套强化学习基线算法库---RLzoo。(TensorLayer 是基于 TensorFlow 的延伸库，用于对基本的神经网络构建和多样的神经网络应用进行更好的支持，未来将支持更多底层计算引擎。)
安妮 编译自 ArXiv 量子位出品 | 公众号 QbitAI 近日，谷歌DeepMind团队的Meire Fortunato、Mohammad Gheshlaghi Azar、Bilal Piot等12人在ArXiv上发表了一篇新论文，主要探索了嘈杂网络(Noisy Networks, NoisyNet)以及在游戏中应用的表现。 量子位将论文中部分内容整理编译，与大家分享。 论文摘要 本文提出了NoisyNet，一种权重中增加了参数噪声的深度强化学习智能体，也证明了这种智能体策略的诱导随机性可被用来辅助有
深度学习近来是机器学习最流行的子领域，因为针对高维数据拥有强大的建模能力，它在很多不同的任务与领域都绽放了夺目的光彩，例如计算机视觉、自然语言处理与智能体学习等。深度学习模型是一种表示学习方法，即根据模型学习表示的本身，而不仅仅如同传统机器学习那样将表示映射到输出。
如图1是一个真实世界中综合的推荐系统，它首先从不同的频道中集成了不同的项目（比如视频、新闻、文章），然后对这些项目进行排序并完成综合推荐。
Github项目：https://github.com/Ceruleanacg/Personae 前八期传送门： 【系列58】强化学习在Market Making上的应用 【系列57】为什么机器学习在投资领域并不是那么好用 【系列56】特征重要性在量化投资中的深度应用 【系列55】机器学习应用量化投资必须要踩的那些坑 【系列54】因子的有效性分析基于7种机器学习算法 【系列53】基于XGBoost的量化金融实战 【系列52】基于Python预测股价的那些人那些坑 【系列51】通过ML、Time Series
选自Open AI Blog 机器之心编译 参与：黄小天、微胖 我们开源了 OpenAI 基准（https://github.com/openai/baselines），努力再现与已发表论文成绩相当的强化学习算法。接下来几个月，我们将发布算法；今天发布的是 DQN 和它的三个变体。 重现强化学习结果非常复杂：性能非常嘈杂，算法有很多活动部分，因此会有微妙漏洞，而且很多论文都没有报告所有必要的技巧。通过发布正确的实现（Know-good）（以及创造这些的最佳实践），我们希望确保强化学习的显著优势与现有算法的错
打败世界冠军？AIphaGo Zero原理？ 没错，本篇文章利用100行代码展示如何利用TensorFlow框架编写一个很简单的深度强化游戏AI核心部分，希望在本篇文章里，同学们能学到DQN网络原理。再也不用担心麻麻说我学机器学习搬砖啦！ Deep Q Network是DeepMind在2013年提出来的网络，是第一个成功地将深度学习和强化学习结合起来的模型，也是打败世界围棋冠军柯洁AIphaGO Zero核心原理，启发了后续一系列的工作。这些后续工作中比较有名的有Double DQN, Prior
本文为大家梳理深度学习模型近年来的重要进展，文末附梳理图~ 唐杰老师学生帮忙整理的Deep Learning模型最近若干年的重要进展。有4条脉络，整理很不错。分享一下。 track1 cv/tensor 1943年出现雏形，1958年研究认知的心理学家Frank发明了感知机，当时掀起一股热潮。后来Marvin Minsky（人工智能大师）和Seymour Papert发现感知机的缺陷：不能处理异或回路、计算能力不足以处理大型神经网络。停滞！ 1986年hinton正式地提出反向传播训练MLP，尽管之前有人
机器之心专栏 作者：Cerulean 本文介绍了多个监督学习和强化学习模型在金融市场的应用，作者主要描述了多个论文的核心思想与实现，并且全面概括了其在 Github 上维护的项目。 项目地址：https://github.com/Ceruleanacg/Personae 目前，在本项目中： 实现了 4 个强化学习模型。 实现了 3 个监督学习模型。 实现了 1 个简单的交易所，提供基本的买入、持有、卖出操作（卖空仍在开发中），标的物可以是股票组合或者期货合约组合。 对于监督学习模型的数据集： 我们采用 20
近年来机器学习在各个金融领域各个方面均有应用，其实金融领域的场景是很适合强化学习应用的，但是由于金融领域真金白银的，以目前强化学习的学习效率估计愿意尝试的人不多，但是并不妨碍我们学习和了解这方面的知识。
来源：DeepHub IMBA本文约1500字，建议阅读5分钟本文推荐了5篇关于强化学习在金融领域中应用的论文。 近年来机器学习在各个金融领域各个方面均有应用，其实金融领域的场景是很适合强化学习应用的，但是由于金融领域真金白银的，以目前强化学习的学习效率估计愿意尝试的人不多，但是并不妨碍我们学习和了解这方面的知识。 Reinforcement learning in market games(arxiv 0710.0114) Edward W. Piotrowski, Jan Sladkowski, An
地址：https://storage.googleapis.com/deepmind-media/dqn/DQNNaturePaper.pdf
本文，将总结一下最近使用tensorflow中遇到的两个小需求：张量排序和字符串拼接，咱们一起来学习一下，嘻嘻！
在本系列第三篇文章中，在处理DeepFM数据时，由于每一个离散特征只有一个取值，因此我们在处理的过程中，将原始数据处理成了两个文件，一个记录特征的索引，一个记录了特征的值，而每一列，则代表一个离散特征。
主动视觉跟踪（Visual Active Tracking）是指智能体根据视觉观测信息主动控制相机的移动，从而实现对目标物体的跟踪（与目标保持特定距离）。主动视觉跟踪在很多真实机器人任务中都有需求，如用无人机跟拍目标拍摄视频，智能跟随旅行箱等。要实现主动视觉跟踪，智能体需要执行一系列的子任务，如目标识别、定位、运动估计和相机控制等。
在2013年DQN首次被提出后，学者们对其进行了多方面的改进，其中最主要的有六个，分别是： Double-DQN：将动作选择和价值估计分开，避免价值过高估计 Dueling-DQN：将Q值分解为状态价值和优势函数，得到更多有用信息 Prioritized Replay Buffer：将经验池中的经验按照优先级进行采样 Multi-Step Learning：使得目标价值估计更为准确 Distributional DQN(Categorical DQN)：得到价值分布 NoisyNet：增强模型的探索能力
作者：Jose A. Arjona-Medina、Michael Gillhofer、Michael Widrich、Thomas Unterthiner、Sepp Hochreiter
今天给大家介绍的是我们团队今年发表在WWW2022上的论文CrossDQN，提出了一种基于强化学习的信息流广告分配方法。这也是我个人在入职美团之后工作的主要方向。接下来我将对论文内容进行详细的介绍。
本系列已经写了二十篇了，但推荐系统的东西还有很多值得探索和学习的地方。不过在这之前，我们先静下心来，一起回顾下之前学习到的东西！
简单描述一下场景：对于一个二维的整型张量，假设每一行是一堆独立的数，但是对于每一行的数，都有一个设定好的最小值的。我们需要做的是，对于每一行，找到第一次小于最小值的位置，并将该位置起直到行末部分的数字替换为0。是不是有点抽象？我们来举个例子，假设我们的二维整型张量为：
本文首先从4个方面（张量、生成模型、序列学习、深度强化学习）追踪深度学习几十年的发展史，然后再介绍主流的26个深度学习模型。
强化学习(reinforcement learning)，又称再励学习，评价学习，是一种重要的机器学习方法，在智能控制机器人及分析预测等领域有许多应用。本文将介绍强化学习的相关概念、算法及其应用实例。
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