进入到2021年,ai领域的你最应该学的是什么?我觉得是强化学习。
为什么这么说?首先要知道什么是强化学习。 强化学习是机器学习的一种,是一种行为学习模型。由算法提供数据分析反馈,引导用户逐步获取最佳结果。主要解决在 markov decision process(mdp) 中优化长期reward的期望的问题。 强化学习也是现在非常热门的方向,在近几年的所有顶级计算机会议中,强化学习都有明显的增长趋势。 比如在icml 2020 热门话题引用量最高的论文就是强化学习!
同时在12月30刚结束的首届谷歌足球kaggle竞赛中,使用了深度强化学习的腾讯ai足球队—绝悟(wekick),也以显著优势夺得冠军!
不仅如此,工业界中,已经有很多将强化学习应用于推荐系统的研究,也有一些自动驾驶公司在尝试使用强化学习的技术。 在学术界中,除了强化学习本身关注的问题以外,也有一些nlp的问题可以利用强化学习来解决。 学习强化学习,想要发表论文和落地应用,就一定要理解并掌强化学习领域的经典paper,才能梳理出主要的知识框架。
原文标题:10 篇论文攻克深度强化学习底层原理,推荐一个论文复现的好方向!
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