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强化学习入门好资料-《强化学习精要-TensorFlow代码实现》，强化学习入门，高清，有标签PDF，方便阅读
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一种基于强化学习的全局最优方法
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提出了一种优化任何给定数学函数的新颖方法，称为“强化学习算法”（MORELA）。 尽管强化学习（RL）最初是为解决马尔可夫决策问题而开发的，但可以与某些改进一起使用以优化数学函数。 在MORELA的核心处，围绕在可行解决方案空间中找到的最佳解决方案生成一个子环境，并将其与原始环境进行比较。 因此，MORELA使得发现数学函数的全局最优成为可能，因为它是在前一个学习情节中使用子环境寻求的最佳解决方案
深度强化学习论文.zip
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关于DeepMind公司在阿尔法狗（AlphaGo）上的巨大成功，以及之后再Dota游戏上的突破，深度强化学习越来越进入大家的视野，该资源搜罗了一些关于深度强化学习的资料和文章，供一起学习和参考
Python-一个工具包用于开发和比较强化学习算法
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人工智能项目资料-基于强化学习的五子棋(Gobang)模型.zip
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基于强化学习的五子棋(Gobang)模型，主要用以了解AlphaGo Zero的运行原理的Demo，即神经网络是如何指导MCTS做出决策的，以及如何自我对弈学习。源码+教程 【探索人工智能的宝藏之地】 无论您是计算机相关专业的在校...
RNN-RL:强化学习和递归神经网络的实验
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Pytorch中的循环强化学习 强化学习和递归神经网络的实验 免责声明：我的代码非常基于Scott Fujimotos的 待办事项：正确引用 动机 此仓库是我自己的一项练习，以正确理解将RNN与深度增强学习一起使用会带来什么 提供...
[ICML 2021] DouZero: 从零开始通过自我博弈强化学习来学打斗地主
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在本文中，我们提出了一种深度强化学习方法，以评估虚拟创建的自动驾驶场景的性能。 马尔可夫决策过程用于将车辆状态映射到动作。 折扣和奖励功能也包含在决策策略中。 为了处理导致强化学习的标准不稳定的高维度...
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rl:Scala强化学习框架
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YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数
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本资源配套对应的视频教程和图文教程，手把手教你使用Unet做眼底图像分割的训练、测试和界面封装，包含了Unet原理的解析、处理好的训练集和测试集、训练和测试的代码以及训练好的模型，并封装为了图形化界面，只需点击上传按钮上传图像即可完成眼底图像的预测。 随着生活水平的提高，眼科疾病以及心脑血管疾病的发病率呈现逐年增长的趋势。视网膜血管是这类疾病诊断和监测的重要信息来源，其形态和状况的变化可以反映出许
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这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer
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