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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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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2019-9-24 15:27:51 | 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。: n  y* E& C) [. |0 K6 Z& ]4 j

    ! d1 Z1 M: ]" \% D# d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)
    + T! X% C# ?# \$ g, a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。
    ' R0 m/ O' V  p& I, ]* ~* V. C: i+ l% G3 J
    ! G: g) t" Y( Y9 _, {# ], E
    目录:/045 CS294-112 Deep Reinforcement Learning Sp17
    6 K' W* I. r: P9 M      ┣━━Feb 1-Learning policies by imitating optimal controllers (Levine)
    2 E+ Y4 o5 c) v) O! f      ┃    ┗━━week_3_lecture_2_imitating_optimal_control.pdf  x6 N, x. M' w
          ┣━━Feb 13-Reinforcement learning with policy gradients (Schulman)0 @+ {1 }& u$ C1 ]
          ┃    ┗━━lec2.pdf
    1 x& R% U, O" K7 g/ K- N8 \      ┣━━Feb 15-Learning Q-functions Q-learning, SARSA, and others (Schulman)
    7 J' m2 O0 z1 M, w, d% k      ┃    ┗━━lec3.pdf
    6 W* g6 f9 w: b. G1 {9 z' Q) @      ┣━━Feb 6-Guest lecture-Igor Mordatch, OpenAI
    ( |% b) v8 n3 K; A      ┃    ┗━━igor_slides.pdf% G% M4 C% q5 p
          ┣━━Feb 8-RL definitions, value iteration, policy iteration (Schulman)
    # ?# D/ e4 [+ N2 e      ┃    ┗━━homework-2.zip
    . H8 r. [; n4 J; i) t% r( K      ┣━━Jan 18-Introduction and course overview
    ! h* S4 n4 P/ F0 o+ k      ┃    ┣━━Finn.pdf
    : D4 E. ]& M  \( S( O( Y. r& i) O, Z      ┃    ┣━━Levine.pdf8 i6 e$ W' @, V7 b% R; a& ?) M
          ┃    ┗━━Schulman.pdf6 g2 q$ X$ w5 }- H
          ┣━━Jan 23-Supervised learning and decision making (Levine)" v- z! [2 A( o# E/ l) t
          ┃    ┣━━A Machine Learning Approach to Visual Perception of Forest Trails for Mobile Robots.pdf
    4 v  ~; y5 \/ ~6 n      ┃    ┣━━A Reduction of Imitation Learning and Structured Prediction to No-Regret Online Learning.pdf* i' U% e1 V# h, I( P; X) @
          ┃    ┣━━End to End Learning for Self-Driving Cars.pdf
    " @# l8 t2 E5 J      ┃    ┣━━Learning real manipulation tasks from virtual demonstrations using LSTM.pdf, E3 v0 u2 U/ c
          ┃    ┣━━Learning Transferable Policies for Monocular Reactive MAV Control.pdf# H: {. m; j2 v/ u0 N. j5 R
          ┃    ┗━━week_2_lecture_1_behavior_cloning.pdf- r. h( Q  V6 n* s$ p5 T, n
          ┣━━Jan 25-Optimal control and planning (Levine)
    ) |- b5 B  \. \; m$ B' Y      ┃    ┗━━week_2_lecture_2_optimal_control.pdf0 f& q3 V3 {4 C* A1 M
          ┣━━Jan 27 -Review section autodiff, backpropagation, optimization (Finn)0 b- V- f% T. A/ a+ z  a
          ┃    ┗━━tfsection.pdf
    : a% ^" Y0 ]" Z, }2 W      ┣━━Jan 30-Learning dynamical system models from data (Levine), s5 d0 z" V1 W; p1 w
          ┃    ┣━━homework1.pdf* `" n- ^( T3 i) J: g+ _8 e: y* N
          ┃    ┣━━plotting_handout.pdf& n: N# B6 K9 N5 d9 V
          ┃    ┗━━week_3_lecture_1_dynamics_learning.pdf
    2 z8 x2 P' l- u4 ]$ A" D      ┣━━prereqUIsites5 ?3 h  y- e2 I* _/ M* B  U
          ┃    ┣━━Lecture 8 MDPs I.mp4
    & L7 x8 k- Y2 J, C7 u: ~# I* }      ┃    ┣━━Lecture 8 MDPs I.srt& a% Y- n% l% M) a
          ┃    ┣━━Lecture 9 Markov Decision Processes II.mp4
    % r/ v2 F: T7 o      ┃    ┗━━Lecture 9 Markov Decision Processes II.srt
    3 t0 i9 \0 w; }% M      ┣━━CS 294-112-04-05.mp4
    $ ]7 l" H2 ?' F      ┣━━CS294-112-01-18.mp44 l& l- g. w: E8 T' R
          ┣━━CS294-112-01-18.srt8 f8 L( A2 {% d! _& ~$ U
          ┣━━CS294-112-01-25-(未校正).srt
    2 D: O; Z4 F8 `3 F7 u      ┣━━CS294-112-01-25.mp4
    ! a2 r; v! u! i4 }/ O      ┣━━CS294-112-01-30-(未校正).srt
    ( |% @) o, U5 @& Y      ┣━━CS294-112-01-30.mp4
    4 p% D& b& j% T" A* V      ┣━━CS294-112-02-01-(未校正).srt! N' z  \) y/ x3 R
          ┣━━CS294-112-02-01.mp43 Y6 h5 @, y4 `% ]% M  z
          ┣━━CS294-112-02-06-(未校正).srt
      U# G# q3 l  `5 h  L# I, j% i      ┣━━CS294-112-02-06.mp4
    1 K1 D' h& y2 r- g      ┣━━CS294-112-02-08-(未校正).srt% Q% i8 e" {$ K8 H" P2 @$ T2 {
          ┣━━CS294-112-02-08.mp45 B$ p) t# v8 A5 p
          ┣━━CS294-112-02-13-(未校正).srt
    ) M, H  K$ d3 H3 M6 l$ }      ┣━━CS294-112-02-13.mp4
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          ┣━━CS294-112-02-15(未校正).srt2 z2 ]" O! @9 L; K' E( @
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    6 G' W6 r- g& k% D9 |      ┣━━CS294-112-03-01.mp4
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