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AI人工智能课程 MIT 2019公开课：Deep RL简介共76页.pdf

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Introduction to

Deep Reinforcement

Learning

2019

https://deeplearning.mit.edu

For the full list of references visit:

https://hcai.mit.edu/references

Deep Reinforcement Learning (Deep RL)

• What is it? Framework for learning to solve sequential decision

making problems.

• How? Trial and error in a world that provides occasional rewards

• Deep? Deep RL = RL + Neural Networks

[306, 307]

Deep Learning Deep RL

2019

https://deeplearning.mit.edu

Types of Learning

• Supervised Learning

• Semi-Supervised Learning

• Unsupervised Learning

• Reinforcement Learning

It’s all “supervised” by a loss function!

*Someone has to say what’s good and what’s bad (see Socrates, Epictetus, Kant, Nietzsche, etc.)

Neural

Network

Input Output

Good or

Bad?

Supervision*

2019

https://deeplearning.mit.edu

For the full list of references visit:

https://hcai.mit.edu/references

Supervised learning is “teach by example”:

Here’s some examples, now learn patterns in these example.

Reinforcement learning is “teach by experience”:

Here’s a world, now learn patterns by exploring it.

2019

https://deeplearning.mit.edu

For the full list of references visit:

https://hcai.mit.edu/references

Machine Learning:

Supervised vs Reinforcement

Supervised learning is “teach by example”:

Here’s some examples, now learn patterns in these example.

Reinforcement learning is “teach by experience”:

Here’s a world, now learn patterns by exploring it.

[330]

Failure Success

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