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Python算法教程

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出版社直销 码农新选择

作者:[挪威]赫特兰(Magnus Lie Hetland)

出版社:人民邮电出版社 ISBN: 9787115404831

参考价 52.1
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强化学习原理及其应用.pdf 评分:

强化学习原理及其应用.pdf 强化学习原理及其应用.pdf
2018-03-28大小:56.34MB
强化学习算法教程.pdf

深度强化学习是人工智能领域的一个新的研究热点.它以一种通用的形式将深度学习的感知能力与强化学习的决策能力相结合,并能够通过端对端的学习方式实现从原始输入到输出的直接控制.自提出以来,在许多需要感知高维度原始输入数据和决策控制的任务中,深度强化学习方法已经取得了实质性的突破.该文首先阐述了3 类主要的深度强化学习方法,包括基于值函数的深度强化学习、基于策略梯度的深度强化学习和基于搜索与监督的深度强化学习;其次对深度强 化学习领域的一些前沿研究方向进行了综述,包括分层深度强化学习、多任务迁移深度强化学习、多智能体深度强化学习、基于记忆与推理的深度强化学习等.最后总结了深度强化学习在若干领域的成功应

深度强化学习 ( DQN )基本原理与AI项目实战

强化学习是机器学习中的一个领域,强调如何基于环境而行动,以取得最大化的预期利益。其灵感来源于心理学中的行为主义理论,即有机体如何在环境给予的奖励或惩罚的刺激下,逐步形成对刺激的预期,产生能获得最大利益的习惯性行为。 在强化学习的世界里, 算法称之为Agent, 它与环境发生交互,Agent从环境中获取状态(state),并决定自己要做出的动作(action).环境会根据自身的逻辑给Agent予以奖励(reward)。奖励有正向和反向之分。比如在游戏中,每击中一个敌人就是正向的奖励,掉血或者游戏结束就是反向的奖励。 【课程内容】 强化学习简介 强化学习基本概念 马尔科夫决策过程 Bellm

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深入浅出强化学习:原理入门(郭宪、方勇纯 编著) 中国工信出版集团、电子工业出版社。本书用通俗易懂的语言深入浅出地介绍了强化学习的基本原理,覆盖了传统的强化学习基本方法和当前炙手可热的深度强化学习方法。开篇从最基本的⻢尔科夫决策过程入手,将强化学习问题纳入到严谨的数学框架 中,接着阐述了解决此类问题最基本的方法——动态规划方法,并从中总 结出解决强化学习问题的基本思路:交互迭代策略评估和策略改善。基于 这个思路,分别介绍了基于值函数的强化学习方法和基于直接策略搜索的 强化学习方法。最后介绍了逆向强化学习方法和近年具有代表性、比较前 沿的强化学习方法。

深入浅出强化学习:原理入门.pdf

从零起步掌握强化学习技术精髓,称霸人工智能领域!《深入浅出强化学习:原理入门》针对初学者的需求,直接分析原理,并辅以编程实践。以解决问题的思路,层层剖析,单刀直入地普及了传统的强化学习基本方法和当前炙手可热的深度强化学习方法,直接将读者带入强化学习的殿堂。精读完本书,您能在熟练掌握原理的基础上,直接上手编程实践。本书的叙述方式简洁、直接、清晰,值得精读!

强化学习原理及其应用_王雪松

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强化学习原理及其应用

强化学习入门必读教材,原理及其应用

强化学习课件.pdf

本课件讲解了强化学习的基本问题,经典Q学习理论,深度Q学习理论和程序讲解与训练。

深入浅出强化学习:原理入门_高清PDF

强化学习必备工具书、RL自学完全手册(可以找我要源代码) 《深入浅出强化学习:原理入门》用通俗易懂的语言深入浅出地介绍了强化学习的基本原理,覆盖了传统的强化学习基本方法和当前炙手可热的深度强化学习方法。开篇从最基本的马尔科夫决策过程入手,将强化学习问题纳入到严谨的数学框架中,接着阐述了解决此类问题最基本的方法——动态规划方法,并从中总结出解决强化学习问题的基本思路:交互迭代策略评估和策略改善。基于这个思路,分别介绍了基于值函数的强化学习方法和基于直接策略搜索的强化学习方法。最后介绍了逆向强化学习方法和近年具有代表性、比较前沿的强化学习方法。 除了系统地介绍基本理论,书中还介绍了相应的数学基础

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