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【Berkeley CS 294:深度增强学习,2017年春季学期】学习资源(附字幕)

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    6 小时前
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    [LV.9]以坛为家II

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    发表于 2019-9-24 15:27:33 | 显示全部楼层 |阅读模式
    非常棒的一个课程,三位老师都是增强学习领域的大牛。
    6 \; b& j0 H( v# }2 p
    ' Z2 M+ e6 W- |+ i- u' `这个课适合已经有一定机器学习基础的同学学习,具体前置要求在下文提供的链接里。如果你已经有 ML 基础,只是对 MDPs(马尔可夫决策过程)5 D% t* Y1 @7 v/ l, d. n% _
    不太了解的话,我提供的资料里已经包含了 Berkeley CS181 2016 的两节对 MDPs 的讲解课程,这个课讲得很清楚。/ w( d3 v& ]! r# y$ M& I. R
    9 \3 ~+ I- t- `& J+ V
    $ t& o% Y0 C+ B  _( U' d
    目录:/045 CS294-112 Deep Reinforcement Learning Sp17
    ; L$ {  U2 q- D: ]8 c! E      ┣━━Feb 1-Learning policies by imitating optimal controllers (Levine)
    6 E6 w" h; F2 ^' X; q* C4 j( l( Y      ┃    ┗━━week_3_lecture_2_imitating_optimal_control.pdf4 f$ W* A% f9 O& w
          ┣━━Feb 13-Reinforcement learning with policy gradients (Schulman)
    . ~( L6 F( P. ~) K      ┃    ┗━━lec2.pdf
    6 b0 L+ e4 O6 s5 K6 ~      ┣━━Feb 15-Learning Q-functions Q-learning, SARSA, and others (Schulman)
    2 p0 c9 G6 o8 L/ r! E- C: V6 @      ┃    ┗━━lec3.pdf) F- ?) q2 p" Z! y( l
          ┣━━Feb 6-Guest lecture-Igor Mordatch, OpenAI
    0 C8 H  S# d  a0 ]' r% e      ┃    ┗━━igor_slides.pdf
    ( A+ P0 ]; S  a9 i, W      ┣━━Feb 8-RL definitions, value iteration, policy iteration (Schulman)
    ( H& V9 {, f* P, P; R      ┃    ┗━━homework-2.zip- B+ X' L9 g0 D, x
          ┣━━Jan 18-Introduction and course overview- d) s( G/ s- \7 d
          ┃    ┣━━Finn.pdf
    - _: X6 y/ [* m! t7 `3 P7 ~$ ~& m+ q      ┃    ┣━━Levine.pdf/ M; g, X' w: ]: N
          ┃    ┗━━Schulman.pdf: H" b& R4 z$ U: ^* L
          ┣━━Jan 23-Supervised learning and decision making (Levine)
    . M, c7 o3 p  C      ┃    ┣━━A Machine Learning Approach to Visual Perception of Forest Trails for Mobile Robots.pdf& }3 x8 R( l+ d" B
          ┃    ┣━━A Reduction of Imitation Learning and Structured Prediction to No-Regret Online Learning.pdf
    7 |. o  ]0 i# N      ┃    ┣━━End to End Learning for Self-Driving Cars.pdf  Q' ~$ l0 y7 j# n/ p& {' `
          ┃    ┣━━Learning real manipulation tasks from virtual demonstrations using LSTM.pdf+ ]" L7 M+ z$ Q$ S- {! n& q
          ┃    ┣━━Learning Transferable Policies for Monocular Reactive MAV Control.pdf
    8 i5 T4 X: o3 N& u/ z9 X5 F/ z      ┃    ┗━━week_2_lecture_1_behavior_cloning.pdf
    7 T) M2 m8 [5 p, d. o7 u8 H* q$ h. Z      ┣━━Jan 25-Optimal control and planning (Levine)5 u2 r- O' i# E1 w% {
          ┃    ┗━━week_2_lecture_2_optimal_control.pdf
    7 b- w; b4 C+ l/ i- R( ~      ┣━━Jan 27 -Review section autodiff, backpropagation, optimization (Finn)
    . G8 j: T( M, l$ j2 T      ┃    ┗━━tfsection.pdf
    0 ]0 P- l% R5 N* `      ┣━━Jan 30-Learning dynamical system models from data (Levine)! s, o0 K! E0 E: c
          ┃    ┣━━homework1.pdf. W8 I2 G0 K5 h, H! l4 m; A
          ┃    ┣━━plotting_handout.pdf$ e) j. M8 V. Q0 I( r
          ┃    ┗━━week_3_lecture_1_dynamics_learning.pdf
    # C( X/ _& P. k* C2 o1 _2 T! Z- c      ┣━━prerequisites
    6 y. U$ v7 b0 z& A      ┃    ┣━━Lecture 8 MDPs I.mp4
    2 V! ~# L+ s; A8 ~      ┃    ┣━━Lecture 8 MDPs I.srt6 b0 P9 x% n2 d1 M$ I5 h
          ┃    ┣━━Lecture 9 Markov Decision Processes II.mp44 P( `" R+ d( ^) o# ^, V
          ┃    ┗━━Lecture 9 Markov Decision Processes II.srt
    & P; Q, m$ K' h- g5 p      ┣━━CS 294-112-04-05.mp40 X, B, n4 Q5 v; j$ t% q) m
          ┣━━CS294-112-01-18.mp4
    - j' H) l$ G" n4 m& ?      ┣━━CS294-112-01-18.srt
    4 d& M7 [- z; T0 O9 j      ┣━━CS294-112-01-25-(未校正).srt2 e8 j' T1 E) ?* x
          ┣━━CS294-112-01-25.mp44 g# {; p  W6 B# ~) ~
          ┣━━CS294-112-01-30-(未校正).srt
    , R* W2 T! E; S      ┣━━CS294-112-01-30.mp41 ~* ~* I  y5 F2 D3 i3 J+ ?, `
          ┣━━CS294-112-02-01-(未校正).srt
    4 c4 K% c2 a5 ~0 h" h      ┣━━CS294-112-02-01.mp44 m  b6 b' E2 o# ~
          ┣━━CS294-112-02-06-(未校正).srt
    * ~" e7 l5 \( y. f4 N0 R      ┣━━CS294-112-02-06.mp4- P  a% D4 L& n3 S) Y* B& z5 m
          ┣━━CS294-112-02-08-(未校正).srt
    - ?0 Q  o0 [  g8 y, ^      ┣━━CS294-112-02-08.mp4! ]/ z! `9 F: u% Z" X  m1 r# i: M
          ┣━━CS294-112-02-13-(未校正).srt4 h8 ~3 O  J, a5 `8 o
          ┣━━CS294-112-02-13.mp4
    ( z5 ]2 u% _9 O* [6 D      ┣━━CS294-112-02-15.mp4
    8 d" G4 R/ D  ]! y      ┣━━CS294-112-02-15(未校正).srt" b/ S" @8 |' v4 c" X. Z
          ┣━━CS294-112-02-22.mp45 G/ \" R3 J$ S  i
          ┣━━CS294-112-02-27.mp4
    " B7 c* {% f7 Y+ U3 {- e      ┣━━CS294-112-03-01.mp4
    & Y# ?4 f0 O3 s, w" w/ `! e; v      ┣━━CS294-112-03-06.mp4
    , o7 C# T6 t% ^$ r! L5 I; ]      ┣━━CS294-112-03-08.mp47 H: x  x1 z: q+ y* [/ H( f  p
          ┣━━CS294-112-03-13.mp4
    3 n/ J5 W* f3 C* q. p1 z4 M      ┣━━CS294-112-03-15.mp4
    ) L6 b+ E2 ~2 V1 _0 @' ~) C      ┣━━CS294-112-03-20.mp49 Y5 F: j; N% c7 E: ]6 L% x
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    6 m% F4 q1 ^  O. }      ┣━━CS294-112-04-03.mp4
      p( L7 I6 K7 f$ O$ C      ┣━━CS294-112-04-10.mp44 F; r% }# ~5 P4 f' k/ `
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