赵英男，1992年生，哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院讲师，硕士生导师。2023年毕业于哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院，研究方向主要为深度强化学习，智能软件工程等。在自动化学报，NIPS，ECML-PKDD，Knowledge-based Systems等国内外顶级期刊会议共发表论文10余篇，出版《强化学习：前沿算法与应用专著》一部；参与主持多项国家自然基金以及企业横向项目；担任AAMAS，Neural Processing Letters等期刊审稿人。详细信息...
哈尔滨工业大学 软件工程 University graduated
哈尔滨工业大学 计算机科学与技术 With Certificate of Graduation for Study as Master's Candidates
哈尔滨工业大学 计算机应用技术 With Certificate of Graduation for Doctorate Study
担任CCF软件工程、智能机器人、人工智能与模式识别专委会委员
研究方向
Exploring the Training Robustness of Distributional Reinforcement Learning against Noisy State Observation
深度Q学习的二次主动采样方法
Damped Anderson Mixing for Deep Reinforcement Learning Acceleration, Convergence, and Stabilization
Generating attentive goals for prioritized hindsight reinforcement learning
Variational Dynamic for Self-Supervised Exploration in Deep Reinforcement Learning
An exploratory rollout policy for imagination-augmented agents
