DeepRL · 2月13日

深度强化学习入门到精通-2020最全资料综述

本文对强化学习的相关资料从视频,书籍,PPT等做了非常全面的整理,必须关注。
报道深度强化学习实验室
作者:岳龙飞
编辑:DeepRL

人工智能是21世纪最激动人心的技术之一。人工智能,就是像人一样的智能,而人的智能包括感知、决策和认知(从直觉到推理、规划、意识等)。其中,感知解决what,深度学习已经超越人类水平;决策解决how,强化学习在游戏和机器人等领域取得了一定效果;认知解决why,知识图谱、因果推理和持续学习等正在研究。强化学习,采用反馈学习的方式解决序贯决策问题,因此必然是通往通用人工智能的终极钥匙。我特别喜欢强化学习,深深被其框架所吸引,智能体通过与环境交互来成长,这不就是生命的进化规律嘛!个人作为一名AI独立研究员,一路也是通过知乎、b站、GitHub、公众号和各类博客学习过来,非常感谢网络时代大家的分享,同时将自己在强化学习方面的经验总结整理分享,既是方便自己学习,也希望能帮助一点刷到这条知乎的朋友们。当然,强化学习也面临很多问题,希望我们一起解决,让强化学习变得更好![1]

1. 视频(从入门到放弃)

1.1 腾讯_周沫凡_强化学习、教程、代码

1.2 DeepMind_David Silver_UCL深度强化学习课程(2015)、PPT、笔记及代码

https://www.bilibili.com/video/av45357759
https://blog.csdn.net/u_say2what/article/details/89216190
https://zhuanlan.zhihu.com/p/37690204

1.3 台大_李宏毅_深度强化学习(国语)课程(2018)、PPT、笔记

1.4 UC Berkeley_Sergey Levine_CS285(294)深度强化学习(2019)、PPT、代码

2. 书籍

2.1 强化学习圣经_Rich Sutton_中文书、英文电子书、代码 ★★★★★(基础必读,有助于理解强化学习精髓)

2.2 Python强化学习实战_Sudharsan Ravichandiran、代码 ★★★★★(上手快,代码清晰)

2.3 强化学习精要_冯超 ★★★★(从基础到前沿,附代码)

2.4 Reinforcement Learning With Open AI TensorFlow and Keras Using Python_OpenAI(注重实战)

3. 教程

3.1 OpenAI Spinning Up英文版、中文版、介绍by量子位(在线学习平台,包括原理、算法、论文、代码)

3.2 莫烦Python( 通俗易懂)

4. PPT

4.1 Reinforcement learning_Nando de Freitas_DeepMind_2019

4.2 Policy Optimization_Pieter Abbeel_OpenAI/UC Berkeley/Gradescope

5. 算法

请问DeepMind和OpenAI身后的两大RL流派有什么具体的区别? 三大经典算法

5.1 DQN

5.2 DDPG

5.3 A3C

6. 环境

6.1 OpenAI Gym

6.2 Google Dopamine 2.0

6.3 Emo Todorov Mujoco

6.4 通用格子世界环境类

7. 框架

7.1 OpenAI Baselines(代码简洁,使用广泛)

7.2 百度 PARL( 扩展性强,可复现性好,友好)

7.3 DeepMind OpenSpiel(仅支持Debian和Ubuntu,28种棋牌类游戏和24种算法)

8. 论文

8.1 清华张楚珩博士 ★★★★★[2]

8.2 NeuronDance ★★★★

8.3 paperswithcode ★★★★

8.4 Spinning Up推荐论文 ★★★★★

9. 会议&期刊

9.1 会议:AAAI、NIPS、ICML、ICLR、IJCAI、 AAMAS、IROS等

9.2 期刊:AI、 JMLR、JAIR、 Machine Learning、JAAMAS等

9.3 计算机和人工智能会议(期刊)排名

10. 公众号

10.1 深度强化学习实验室 ★★★★★

10.2 机器之心 ★★★★★

10.3 AI科技评论 ★★★★

10.4 新智元 ★★★

11.知乎

11.1 用户

  • 许铁-巡洋舰科技(微信公众号同名)、Flood Sung(GitHub同名)
  • 田渊栋、周博磊、俞扬、张楚珩、天津包子馅儿、JQWang2048 及其互相关注大牛等

11.2 专栏

  • David Silver强化学习公开课中文讲解及实践(叶强,很经典)
  • 强化学习知识大讲堂(《深入浅出强化学习:原理入门》作者天津包子馅儿)
  • 智能单元(杜克、Floodsung、wxam,聚焦通用人工智能,Flood Sung:深度学习论文阅读路线图 Deep Learning Papers Reading Roadmap很棒)
  • 深度强化学习落地方法论(西交 大牛,实操经验丰富)
  • 深度强化学习(知乎:JQWang2048,GitHub:NeuronDance,CSDN:J. Q. Wang)
  • 神经网络与强化学习(《Reinforcement Learning: An Introduction》读书笔记)
  • 强化学习基础David Silver笔记(陈雄辉,南大,DiDi AI Labs)

12. 博客

12.1 草帽BOY

12.2 J. Q. Wang

12.3 Keavnn

12.4 大卜口

13. 官网

13.1 OpenAI

13.2 DeepMind

13.3 Berkeley



作者简介:
岳博士,西交大博士研究生,研究多智能体协同控制领域。知乎:https://www.zhihu.com/people/du-li-ren-ge-41

更多资料查看Github
https://github.com/neurondance/deeprl


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