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深入浅出强化学习：原理入门
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深入浅出强化学习：原理入门，带书签，原版，分低，清晰
上传时间：2019-07 大小：53.04MB
57.71MB深入浅出强化学习：原理入门1
2022-08-03速增的背景下，这是本很好的门教程。俞凯上海交通学研究员推荐序四AlphaGo的诞掀起了（深度）强化学习技术的轮热潮，该向已成为智能领域最热门的向之，由于其通性备
11.3MB强化学习深入浅出完全教程
2021-06-09深入浅出地介绍强化学习的概念，算法发展历史，分类，及发展趋势。强化学习深入浅出完全教程，内容包括强化学习概述、马尔科夫决策过程、基于模型的动态规划方法、蒙特卡罗方法、时间差分方法、Gym环境构建及强化学习算法实现、值函数逼近方法、DQN方法及其变种、策略梯度方法。
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《深入浅出机器学习》之强化学习
2021-01-27本文来自于简书，本文章主要通过举例来论证机器学习算法，通过矩阵进行强化学习介绍。所谓强化学习就是智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号(强化信号)函数值最大。如果Agent的某个行为策略导致环境正的奖赏(强化信号)，那么Agent以后产生这个行为策略的趋势便会加强 -《百科》
52.11MB深入浅出强化学习原理入门.rar
2019-07-04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。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
34.6MB深入浅出强化学习
2018-11-19深入浅出强化学习：原理入门 《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和编程实例。因此，《深入浅出强化学习：原理入门》既适合零基础的人员入门学习、也适合相关科研人员作为研究参考。
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