深度学习(三十八)——深度强化学习(1)教程
教程
http://incompleteideas.net/sutton/book/the-book-2nd.html
《Reinforcement Learning: An Introduction》,Richard S. Sutton和Andrew G. Barto著。
注:Richard S. Sutton,加拿大計(jì)算機(jī)科學(xué)家,麻省大學(xué)阿姆赫斯特分校博士(1984年),阿爾伯塔大學(xué)教授。強(qiáng)化學(xué)習(xí)之父,研究該領(lǐng)域長達(dá)三十余年。
Andrew G. Barto,麻省大學(xué)阿姆赫斯特分校教授。Richard S. Sutton的導(dǎo)師。
http://incompleteideas.net/sutton/609%20dropbox/slides%20(pdf%20and%20keynote)/
Sutton的pdf和keynote
注:資料中的.key文件即為keynote文件。這種格式是蘋果設(shè)備上的專用ppt格式,在其他系統(tǒng)中查看不了。
http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Silver/web/Teaching.html
UCL Course on RL
David Silver,劍橋大學(xué)本科(1997年)+阿爾伯塔大學(xué)博士(2011年)。倫敦大學(xué)學(xué)院講師。現(xiàn)為DeepMind研究員。AlphaGo之父。
Silver的名聲直追他的導(dǎo)師Sutton,這個(gè)教程也流傳很廣。后續(xù)介紹的教程中,多有對(duì)它的抄襲。
http://www.meltycriss.com/2017/09/09/note-reinforcement-learning/
課程筆記《UCL強(qiáng)化學(xué)習(xí)》。這個(gè)blog包含大量的思維導(dǎo)圖。
https://mp.weixin.qq.com/s/_PVe7Gcq7Yk8nOFJFPcUQw
葉強(qiáng):David Silver《深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)》公開課教程學(xué)習(xí)筆記完整版
https://github.com/clamesc/reinforcement-learning-mindmap
另一個(gè)版本的David Silver課程的思維導(dǎo)圖。
http://web.stanford.edu/class/cs234/syllabus.html
CS234: Reinforcement Learning
http://rail.eecs.berkeley.edu/deeprlcourse/
CS 294: Deep Reinforcement Learning
以上1本書+4個(gè)課程,基本就是目前RL領(lǐng)域的黃金搭檔了。Stanford的課程內(nèi)容比較新,但是很淺。UCB的課程通常都是給入門以后的人準(zhǔn)備的,無論DL還是RL,都是這樣。Sutton和Silver的課程內(nèi)容比較老,但是很有深度。和CV領(lǐng)域只需要學(xué)習(xí)DL,而不需要學(xué)習(xí)傳統(tǒng)方法不同,按照Sutton的說法,基本算法原理遠(yuǎn)比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更重要。
http://www.eecs.wsu.edu/~taylorm/17_580/index.html
CptS 580: Reinforcement Learning
http://www.eecs.wsu.edu/~taylorm/2011_cs420/index.html
Artificial Intelligence。這個(gè)課程名義上叫AI,實(shí)則包括狀態(tài)空間搜索、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)三部分內(nèi)容。
http://www.eecs.wsu.edu/~taylorm/2010_cs414/index.html
Introduction to Machine Learning。Matthew E. Taylor的本行是RL,所以不管什么課程,都有RL的內(nèi)容。
Matthew E. Taylor,安默斯特學(xué)院本科(2001年)+德州大學(xué)奧斯汀分校博士(2008年)。華盛頓州立大學(xué)副教授。
https://katefvision.github.io/
CMU: Deep Reinforcement Learning and Control
https://course.ie.cuhk.edu.hk/~ierg6130/schedule.html
香港中文大學(xué):Reinforcement Learning
https://github.com/aikorea/awesome-rl
提供了RL方面的資源網(wǎng)頁。aikorea還提供了同類的資源收集網(wǎng)頁:awesome-rnn, awesome-deep-vision, awesome-random-forest。
https://mp.weixin.qq.com/s/dS0oQbGtrdd4rS25cBNyoQ
面向Open AI, TensorFlow, Keras的強(qiáng)化學(xué)習(xí)書籍《Reinforcement Learning》
https://102.alibaba.com/downloadFile.do?file=1517812754285/reinforcement_learning.pdf
《強(qiáng)化學(xué)習(xí)在阿里的技術(shù)演進(jìn)與業(yè)務(wù)創(chuàng)新》,這是阿里出品的RL實(shí)戰(zhàn)類書籍。
https://mp.weixin.qq.com/s/RbUcEOctRm8kX6_Ar4J0CA
446頁簡易Python強(qiáng)化學(xué)習(xí)教程書籍
https://mp.weixin.qq.com/s/7DlbuJI_gARJRABnlZQcxQ
伯克利大學(xué)ICML2018強(qiáng)化學(xué)習(xí)80頁教程
https://mp.weixin.qq.com/s/7WnlNvxk0KKVPYqvSi7fKA
40頁 PPT,BMM夏令營《強(qiáng)化學(xué)習(xí)簡明教程》
https://mp.weixin.qq.com/s/VelM7ndXfevXKfPno-T9jQ
微軟亞研130PPT教程:強(qiáng)化學(xué)習(xí)簡介
https://sites.ualberta.ca/~szepesva/RLBook.html
《Algorithms for Reinforcement Learning》
https://mp.weixin.qq.com/s/tZjIdNSLvIVzho-IlCvm6A
93頁隨機(jī)近似與強(qiáng)化學(xué)習(xí)教程分享
https://mp.weixin.qq.com/s/o1wLREqtIZpzH2NxLl9M7A
深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)簡介
https://mp.weixin.qq.com/s/Y9DfxQJ-w23QXxKV0z26ag
MIT科學(xué)家Dimitri P. Bertsekas最新2019出版《強(qiáng)化學(xué)習(xí)與最優(yōu)控制》
https://mp.weixin.qq.com/s/2cEd_FGmj-WVfm4KrQfMMg
《深度學(xué)習(xí)與機(jī)器人學(xué)》大牛Pieter Abbeel 105頁P(yáng)PT下載
https://mp.weixin.qq.com/s/u49cuDV21ITs1aV9tJR85g
Pieter Abbeel:《深度學(xué)習(xí)在機(jī)器人中的應(yīng)用》
https://mp.weixin.qq.com/s/z9MvLuqjY5Xmty18ZP10WQ
UC伯克利Pieter Abbeel教授強(qiáng)化學(xué)習(xí)教程-附59頁slides
https://github.com/enggen/DeepMind-Advanced-Deep-Learning-and-Reinforcement-Learning
DeepMind與UCL合作推出的深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)階課程
https://mp.weixin.qq.com/s/CnL1uIWef2AjIr_AwL7t-w
DeepMind研究員Tor2019著作《賭博機(jī)算法》,555頁帶你學(xué)習(xí)專治選擇困難癥技術(shù)
https://zhuanlan.zhihu.com/c_168521441
在線學(xué)習(xí)(MAB)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)
https://github.com/p-christ/Deep-Reinforcement-Learning-Algorithms-with-PyTorch
PyTorch實(shí)現(xiàn)多種深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法
https://mp.weixin.qq.com/s/UrwP9t-Ox4M9QImKDUDcsA
140頁《深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)入門》發(fā)布
https://simoninithomas.github.io/Deep_reinforcement_learning_Course/
老外寫的簡易深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)入門
https://mp.weixin.qq.com/s/nSfvhr096aTeOHxDHy0NeA
434頁《Python強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)用指南》
https://www.starai.io/course/
StarAi的DRL教程
https://mp.weixin.qq.com/s/eMzrktlm93ZEZi-J5sipqA
莫斯科國立大學(xué)56頁《深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)綜述》最新論文,帶你全面了解DRL最新方法
https://github.com/dennybritz/reinforcement-learning
GitHub 萬星資源:強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn),教程代碼樣樣全,還有詳細(xì)學(xué)習(xí)規(guī)劃
論文
《A Brief Survey of Deep Reinforcement Learning》
《Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning》
《Deep Reinforcement Learning for Dialogue Generation》
blog
https://zhuanlan.zhihu.com/sharerl
強(qiáng)化學(xué)習(xí)知識(shí)大講堂
https://zhuanlan.zhihu.com/intelligentunit
一個(gè)DL+RL的專欄
https://www.cnblogs.com/pinard/category/1254674.html
一個(gè)DRL的專欄
https://www.cnblogs.com/steven-yang/tag/強(qiáng)化學(xué)習(xí)/
一個(gè)RL的專欄
https://www.cnblogs.com/steven-yang/tag/博弈論/
一個(gè)博弈論的專欄
工具/框架
https://mp.weixin.qq.com/s/5ScRIl2MHNGaUyIEJJKnKw
DeepMind開源強(qiáng)化學(xué)習(xí)研究環(huán)境Control Suite
https://mp.weixin.qq.com/s/GTjNToprM2OO7uzSRQXkHw
DeepMind開源強(qiáng)化學(xué)習(xí)庫TRFL,關(guān)鍵算法可編寫RL智能體
https://mp.weixin.qq.com/s/PLFxehTAXcehzIrIMRfVpA
強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基石:DeepMind開源框架TRFL
https://mp.weixin.qq.com/s/ew7vmvskp_q4aM7cJM-CXg
奪魁NeurIPS 2018強(qiáng)化學(xué)習(xí)大賽,百度正式發(fā)布RL模型庫和算法框架PARL
https://github.com/danaugrs/huskarl
基于TF2.0的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)平臺(tái):Huskarl
https://mp.weixin.qq.com/s/ApP0zNuG5OP_-HzJC1v95Q
谷歌發(fā)布開源Dopamine 2.0,讓強(qiáng)化學(xué)習(xí)變得更靈活
https://mp.weixin.qq.com/s/Hod37LQ-eEe0EVtLfyXLGQ
DeepMind重磅開源強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架!覆蓋28款游戲,24多個(gè)算法(OpenSpiel)
https://zhuanlan.zhihu.com/p/68462431
谷歌開源RL足球環(huán)境
https://mp.weixin.qq.com/s/BhTX4KQnLxUQLvPUfY3q6Q
物理實(shí)驗(yàn)成本為零!南大LAMDA開源虛擬RL訓(xùn)練環(huán)境
創(chuàng)作挑戰(zhàn)賽新人創(chuàng)作獎(jiǎng)勵(lì)來咯,堅(jiān)持創(chuàng)作打卡瓜分現(xiàn)金大獎(jiǎng)總結(jié)
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