强化学习
是机器学习的范式和方法论之一，是智能体与环境不断交互，从而不断强化自己的决策能力的过程
卡内基梅隆大学|AnyMorph：通过推断智能体形态来学习可转移策略
【推荐理由】强化学习的典型方法包括针对每一种新形态从零开始为特定智能体量身定制的训练策略。最近的工作旨在通过研究在具有类似任务目标的多个智能体上训...
通过强化学习出现类似信念的表征
动物必须学会预测未来的奖励或价值。动物被认为使用强化学习来学习奖励预测，真实环境中动物还必须学会仅使用不完整的状态信息来估计价值，动物通过首先形成...
田纳西大学|随机旅行时间的无人机与卡车联合运输问题：一种强化学习方法
//www.sciencedirect.com/sdfe/reader/pii/S1366554522002034/pdf【推荐理由】作为一种新颖的城市配送方式，卡车-无人机协同作业越来越受欢迎，研究将此问题...
北京邮电大学|用于成本和延迟敏感的虚拟网络功能放置和路由的多智能体深度强化学习
用于解决联合虚拟网络功能 (VNF) 布局和路由 (P&其中同时包含具有不同需求的多个服务请求。服务请求的差异化需求反映在它们的延迟和成本敏感因素上，R 问...
UC Berkeley | 通过潜在意图从被动数据中进行强化学习
【推荐理由】本文通过潜在意图从被动数据中进行强化学习，这种方案可以学习适用于下游任务的价值预测特征，并且实验表明可以从多种形式的被动数据中学习，【...
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