深度强化学习必读文献_深度强化学习资源-CSDN文库

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深度强化学习

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DRL文献

PARAMETER SPACE NOISE FOR EXPLORATION.pdf 3.78MB

Natural Actor-Critic.pdf 783KB

Generative Adversarial Imitation Learning.pdf 501KB

Maximum Entropy Inverse Reinforcement Learning.pdf 391KB

Large Scale Distributed Deep Networks.pdf 309KB

A Connection Between Generative Adversarial Networks, Inverse Reinforcement Learning, and Energy-Based Models.pdf 108KB

NOISY NETWORKS FOR EXPLORATION.pdf 5.29MB

Natural actor–critic algorithms.pdf 2.49MB

Composable Deep Reinforcement Learning for Robotic Manipulation.pdf 2.91MB

Distributed Prioritized Experience Replay.pdf 2.86MB

SOFT ACTOR-CRITIC_ OFF-POLICY MAXIMUM ENTROPY DEEP REINFORCEMENT LEARNING WITH A STOCHASTIC ACTOR.pdf 2.69MB

Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning.pdf 2.2MB

Scalable trust-region method for deep reinforcement learning using Kronecker-factored approximation.pdf 4.91MB

Deep Reinforcement Learning for Robotic Manipulation with Asynchronous Off-Policy Updates.pdf 2.28MB

Reinforcement Learning with Deep Energy-Based Policies.pdf 3.47MB

Massively Parallel Methods for Deep Reinforcement Learning.pdf 2.71MB

Deep Q-learning from Demonstrations.pdf 426KB

内容反馈

行走的瓶子Yolo

2023-07-26

深度强化学习必读文献的内容深入浅出，能让读者易于理解复杂的概念和算法，非常适合初学者入门。
会飞的黄油

2023-07-26

文献中所提到的方法和技术都经过严谨的论证和实验验证，给予读者可靠的理论依据和实践指导。
黄涵奕

2023-07-26

这份文件涵盖了关于深度强化学习的前沿研究成果，了解最新进展和发展趋势的人必不可少的指南。
十二.12

2023-07-26

这份文献整理了深度强化学习的学术研究成果，内容详实且深入，对学术界和实践者来说都是一份难得的参考资料。
罗小熙

2023-07-26

这份文件涵盖了深度强化学习的重要文献，对于想深入了解这一领域的人来说非常有价值。

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