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在这篇综述性文章中，作者详尽地介绍了多智能强化学习的理论基础，并阐述了解决各类多智能问题的经典算法。此外，作者还以 AlphaGo、AlphaStar为例，概述了多智能体强化学习的实际应用。近年来，随着强化学习在多个应用领域取得了令人瞩目的成果，并且考虑到
在最近的 NeurlPS 2019 强化学习赛事中，百度凭借其自研的强化学习框架 「PARL」 再次夺冠。机器学习领域顶级会议 NeurIPS 2019 将于 12 月 8 日-14 日在加拿大温哥华开幕。不久之前，大会公布了论文评审结果，今年大会共收到
强化学习在过去的十年里取得了巨大的发展，如今已然是各大领域热捧的技术之一，今天，猿妹和大家推荐一个有关强化学习的开源项目。这个开源项目是通过PyTorch实现了17种深度强化学习算法的教程和代码库，帮助大家在实践中理解深度RL算法。创建者计划尽快添加更多的
论文讨论了如何利用场景先验知识 来定位一个新场景中未曾见过的物体。举例来说，在「厨房」这一场景中，有一张图片显示「苹果」在冰箱的储物架上，同为水果的物体，如「橙子」，会出现在场景的哪个位置呢？论文提出了用基于强化学习的方法来定位「橙子」。任务的具体目标是，
本文介绍了该课程主要讨论的强化学习主题，读者可根据兴趣爱好与背景知识选择不同部分的课程。请注意，UC Berkeley 的 CS 294 并未被归类为在线开放课程，所有视频的使用权仅限个人学习。本课程将假定你已了解强化学习、数值优化和机器学习的相关背景知识
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