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UC伯克利机器学习大牛Sergey Levine《强化学习与机器人》最新报告
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https://www.youtube.com/watch?v=yXImQEMS77g 强化学习专知资料下载: https://www.zhuanzhi.ai/topic/2001320766352755 现代机器学习系统的能力在很大程度上取决于它们有效利用大型和多样化数据集的能力。然而,这种系统通常侧重于预测而不是决策,其目标是最大化某些数据的可能性,而不是用户指定的效用函数。强化学习方法直接解决效用最大化的问题,但这种方法很难与现代数据驱动学习相协调,通常需要主动收集数据或专门定制的数据集,这两种方法都不利于使用大型数据集。在这次演讲中,我将讨论如何使用离线数据进行基于学习的控制,以及这种离线RL算法如何利用相对较少的具有通用目标的专门数据集,使学习能够大规模地做出决策。我将讨论离线强化学习的算法基础,并介绍一些在机器人导航和操作领域使用相对通用数据源的机器人应用程序。
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