Reinforcement Learning

ou apprentissage par renforcement

(année prochaine)

Lectures

• Deep Reinforcement Learning through Policy Optmization (vu dans Highlights of NIPS 2016: Adversarial learning, Meta-learning, and more)

• The Nuts and Bolts of Deep RL Research

• A Comprehensive Survey on Safe Reinforcement Learning

• RLPy: A Value-Function-Based Reinforcement Learning Framework for Education and Research

• UCL Course on RL

• Reinforcement Learning Part I Reinforcement Learning Part II

• Strategic Attentive Writer for Learning Macro-Actions

• Temporal difference learning

• Renewal Monte Carlo: Renewal theory based reinforcement learning

• AlphaGo Zero - How and Why it Works

• Open AI Spinning up

Lectures sur des applications

• Universal Planning Networks : utilisation de l’apprentissage par renforcement pour caler la progression du bras d’un robot vers la saisie d’une pièce lorsque le chemin est obstrué.

Exemples

• pg-pong.py

• Reinforcement_Toys, notebooks pour découvrir l’apprentissage par renforcement

Modules

• Ray RLlib (ray - rllib)

• keras-rl

• gym

Environnements

• OpenAI Gym, l’outil propose une formalisation qui permet de tester les algorithmes d’apprentissage par renforcements pour ses propres expériences ou pour des contextes ou jeu prédéfinies. Cela peut aboutir à ce type d’expérience : OpenAI Gym for NES games + DQN with Keras to learn Mario Bros. from raw pixels.