noreward rl:[ICML 2017] TensorFlow代码用于好奇心驱动的深度强化学习探索 源码 上传者：qqresponsible79488 2021-02-09 05:27:39上传 ZIP文件 2.04MB 热度 11次 自我监督预测的好奇心驱动探索 在ICML 2017中 , , ,加州大学伯克利分校 这是我们基于ICLS 基于张量流的实现,该。 当来自环境的外部奖励稀疏时,想法是用内在的基于好奇心的动机(ICM)来培训代理商。 令人惊讶的是,即使环境中没有可用的奖励,您也可以使用ICM,在这种情况下,代理仅出于好奇而学会探索:“没有奖励的RL”。 如果您发现这项工作对您的研究有用,请引用: @inproceedings{pathakICMl17curiosity, Author = {Pathak, Deepak and Agrawal, Pulkit and Ef 下载地址 用户评论 更多下载 下载地址 立即下载 用户评论 发表评论 qqresponsible79488 资源：1003 粉丝：0 +关注 上传资源 免责说明 本站只是提供一个交换下载平台，下载的内容为本站的会员网络搜集上传分享交流使用,有完整的也有可能只有一分部,相关内容的使用请自行研究,主要是提供下载学习交流使用,一般不免费提供其它各种相关服务! 本站内容泄及的知识面非常广,请自行学习掌握,尽量自已动脑动手解决问题,实践是提高本领的途径,下载内容不代表本站的观点或立场!如本站不慎侵犯你的权益请联系我们,我们将马上处理撤下所有相关内容！联系邮箱：server@dude6.com
