Artificial intelligence has made big steps forward with
reinforcement learning (RL) in the last century, and with
the advent of deep learning (DL) in the 90s, especially,
the breakthrough of convolutional networks in computer
vision field. The adoption of DL neural networks in RL,
in the first decade of the 21 century, led to an end-toend
framework allowing a great advance in human-level
agents and autonomous systems, called deep reinforcement
learning (DRL). In this paper, we will go through the
development Timeline of RL and DL technologies, describing
the main improvements made in both fields. Then, we
will dive into DRL and have an overview of the state-ofthe-
art of this new and promising field, by browsing a set
of algorithms (Value optimization, Policy optimization
and Actor-Critic), then, giving an outline of current challenges
and real-world applications, along with the hardware
and frameworks used. In the end, we will discuss
some potential research directions in the field of deep RL,
for which we have great expectations that will lead to
a real human level of intelligence.
Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies
Informacja
SZANOWNI CZYTELNICY!
UPRZEJMIE INFORMUJEMY, ŻE BIBLIOTEKA FUNKCJONUJE W NASTĘPUJĄCYCH GODZINACH:
Wypożyczalnia i Czytelnia Główna: poniedziałek – piątek od 9.00 do 19.00