强化学习之父Richard Sutton给出一个简单思路,大幅增强所有RL算法
在强化学习领域,一个由Richard Sutton领导的研究团队提出了一种简单而有效的方法,可以显著提高几乎所有强化学习算法的性能。该方法被称为"奖励中心化",它通过从观察到的奖励中减去其经验平均,使奖励更加集中。 奖励中心化的核心思想是,通过减去奖励的经验平均值,可以使强化学习算法在解决持续性问...
深度学习还不如浅层网络?RL教父Sutton持续反向传播算法登Nature
近年来,深度学习在人工智能领域取得了巨大的成功,但同时也面临着一些挑战和问题。其中之一就是深度学习模型在连续学习任务中的表现不佳,即所谓的“损失可塑性”问题。这个问题在深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)中尤为突出,因为DRL系统需要在不断变化的环境中持续学...
强化学习教父Richard Sutton:也许能在2030年之前实现强人工智能算法
Richard S. Sutton 教授被认为是现代计算的强化学习创立者之一。他为该领域做出了许多重大贡献,包括:时间差分学习(temporal difference learning)、策略梯度方法(policy gradient methods)、Dyna 架构。但惊人的是,Sutton 博士进入的第一个领域甚至与计算机科学无关。他先是获得了心理学学士学位,然后才转向计算机科学。但是,他并不....
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