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reinforcement:用于学习强化学习
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加强 用于学习强化学习
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强化学习 reinforcement learning
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5星 · 资源好评率100%
Richard S.Sutton和Andrew G.Barto所著。学习强化学习的人都应该知道这两个人。本资料为旁听Rich Sutton课时老师推荐的阅读材料之一，本资料仅限个人使用，分三个压缩包上传。此为第三个
强化学习(reinforcement learning)
浏览：24
4星 · 用户满意度95%
一本关于强化学习很好的教材，附带代码，非常值得拥有！
matlab代码做游戏-UoE-reinforcement-learning:UoE强化学习
浏览：124
matlab代码做游戏rl_roadFighter 2017/18年度UEDIN强化学习课程的Matlab代码（） 介绍： 该存储库中的代码受经典的80年代电脑游戏“ Road Fighter”（）以及Benjamin Rosman和Subramanian Ramamoorthy（2010）题为“学习分层结构策略的游戏理论程序”的作品中介绍的类似应用程序的启发。 （）。 就像Road Fighte
tensorforce：Tensorforce：用于应用强化学习的TensorFlow库
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Tensorforce：用于应用强化学习的TensorFlow库 介绍 Tensorforce是一个开源的深度强化学习框架，重点是模块化的灵活库设计以及在研究和实践中的应用程序的直接可用性。 Tensorforce建立在之上，需要Python 3。 ...
deep-reinforcement-agent:利用深度强化学习对特工进行指定任务的培训
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虽然可以将更原始的算法用于简单的预测任务，但强化学习算法（例如Deep Q Networks）使科学家可以通过预定义的生态系统中的经验来训练代理完成任务。 这个概念与人类从环境中学习的方式非常相似。 通过现实生活中的...
sources-of-reinforcement-learning:所有强化学习的源代码和讲座-Source code learning
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理查德·萨顿（Richard Sutton）和安德鲁·巴托（Andrew Barto）的《强化学习：入门》中的示例和练习代码 强化学习控制问题的仿真代码 （用于RL的标准接口）和 -基于Python的强化学习，人工智能和神经网络 -用于...
Reinforcement-Learning-Notes:强化学习笔记，从MDP开始
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强化学习笔记参考（Deep Reinforcement Learning）在线阅读：摘要说明因为前辈们已经整理出了一套相当不错的教程，已经各个资源的整合，这里就不在进行逐一整理，一个是为了提高时间效率，另一个是用于记录自己学习...
reinforcement-learning-an-introduction-chinese:《强化学习
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说明 因为官方翻译版本已经出版，本项目进入不定期更新维护。 请前往查看食用官方翻译版本：。 reinforcement-learning-an-introduction-chinese 本项目为《Reinforcement Learning: An Introduction》（第二版）中文翻译，旨在帮助喜欢 强化学习（Reinforcement Learning）的各位能更好的学习交流。 中文在线
reinforcement-learning:关于强化学习的笔记和例子
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概述 这是关于强化学习的注释和示例的集合。 这些内容基于Richard S. Sutton和Andrew G. Bartow撰写的《》第二版。 内容 该存储库中包含以下注释和示例： 第2章-多臂强盗 第三章-有限马尔可夫决策过程 第4章-动态编程 第5章-蒙特卡洛方法 笔记 二十一点 解决二十一点 二十一点状态值的非政策估计 无限方差 赛马场 第六章-时差学习 笔记 随机游走 批量更新下的随机
reinforcement-learning:从强化学习实施练习
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强化学习：简介 实施练习。 第 2 章 - 强盗问题 nbandit.py ，针对 n 臂强盗问题的贪婪和 epsilon 贪婪代理的实现。 有关其工作原理的解释，请阅读本书；) 玩接球 作为一个更有趣的测试，我接下来尝试了一个非常简单的游戏：Catch。 一个球从 5x5 比赛场地顶部的随机位置开始，每轮向下移动一排。 玩家控制球棒接球宽度，球可以向左移动、向右移动或静止不动。 接球奖励+1
reinforcement-learning-presentation:交互式演示来解释强化学习
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强化学习演示 交互式演示来解释强化学习 设置 工具 该项目依赖于以下工具： 、 和 。 这些工具又依赖于 。 要安装工具，请先安装节点，然后执行以下命令。 npm install --global yo grunt-cli bower 发电机 依赖于外部定义的生成器来构建项目。 我们正在使用。 可以使用以下命令安装它。 npm install --global generator-revea
reinforcement-learning:来自dennybritz强化学习的分叉
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概述 该存储库为流行的强化学习算法提供了代码，练习和解决方案。 这些旨在作为一种学习工具来补充来自 中的每个文件夹对应于上述教科书和/或课程的一个或多个章节。 除了练习和解决方案，每个文件夹还包含学习目标列表，简要概念摘要以及指向相关阅读材料的链接。 所有代码均使用Python 3编写，并使用RL环境。 先进的技术将用于神经网络实现。 目录 （WIP） （WIP） 学习与计划（WIP） 勘
deep-reinforcement-learning-networks, 一种用于强化学习任务的深层神经网络结构.zip
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deep-reinforcement-learning-networks, 一种用于强化学习任务的深层神经网络结构 深层强化学习网络一种用于强化学习任务的深层神经网络结构。纸域模型架构源代码Mnih等，2013AtariDQN ( 缩略图版本)第一个 conv 层...
RLCard: 卡牌游戏强化学习工具包
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RLCard是一款卡牌游戏强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 的工具包。 它支持多种卡牌游戏环境，具有易于使用的接口，以用于实现各种强化学习和搜索算法。 RLCard的目标是架起强化学习和非完全信息游戏之间的桥梁...
Reinforcement-Learning:使用pytorch进行深度强化学习
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强化学习 使用pytorch进行深度强化学习 要做的事情： 适用于Atari的A3C DreamerV2 DQN的多处理版本 重播缓冲区的优先采样 ... 深度神经进化：遗传算法是用于训练深度神经网络以进行强化学习的竞争性替
rlgraph：RLgraph：用于深度强化学习的模块化计算图
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用于深度强化学习的模块化计算图。 RLgraph是一个在研究和实践中快速原型化，定义和执行强化学习算法的框架。 RLgraph与大多数其他库不同，因为它可以支持TensorFlow（或通常的静态图），也可以通过单个组件接口...
强化学习代码和课件.zip
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强化学习课件，强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或...
reinforcement-learning-implementation:强化学习示例的实现和解释
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强化学习算法的实现 强化学习实例 在每个文件中，都有一个jupyter笔记本及其相应的python文件。 笔记本中记录了所有中间过程和绘图的位置，而在python文件中则是可以直接运行的已编译过程。 网格世界 井字游戏 Muilti-Arm强盗 二十一点 悬崖漫步 随机游走（n步TD法） 动态迷宫 DynaMaze实施 DynaMaze扩展实现 随机漫步（一般） 1000状态随机游走 平铺编
reinforcement-learning-tutorials:强化学习的基本算法
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写在前面 本项目用于学习RL基础算法，尽量做到： 注释详细 结构清晰 代码结构清晰，主要分为以下几个脚本： env.py用于重建强化学习环境，也可以重新归一化环境，例如给动作加噪声 model.py强化学习算法的基本模型，局部神经网络，演员，评论家等 memory.py保存重放缓冲区，用于off-policy agent.py RL核心算法，某种dqn等，主要包含update和select_a
reinforcement-learning-papers:我关于强化学习论文的笔记
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强化学习调查 我的笔记（在我看来）是重要的强化学习论文。 错字更正，其他要点，论文建议等都非常受欢迎。 您可以提出拉取请求，也可以通过einet89 [at] postech.ac.kr给我发送电子邮件。 简短摘要 演示幻灯片 日期 内容 2016/10/11 2016/12/27 2017/05/29 2017/07/12 2017/08/09 2017/09/14 2017/10/17
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强化学习 动手机器学习练习第18章-强化学习
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Barto）的《强化学习：入门》中的示例和练习代码 强化学习控制问题的仿真代码 （RL的标准接口）和 -基于Python的强化学习，人工智能和神经网络 -基于价值功能的强化学习和教育学习框架 -用于python强化学习中问题的...
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实用强化学习 ... 到本书结尾，您将了解案例研究和当前研究活动的实际实施，以帮助您进一步学习强化学习。 说明和导航 所有代码都组织在文件夹中。 每个文件夹均以数字开头，后跟应用程序名称。 例
dm_env:用于强化学习环境的Python界面
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该软件包描述了用于Python强化学习（RL）环境的界面。 它由以下核心组件组成： dm_env.Environment ：RL环境的抽象基类。 dm_env.TimeStep ：一个容器类，表示每个时间步（过渡）上环境的输出。 dm_env.specs ：...
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多智能体强化学习环境，用于开发强化学习算法
使用深度强化学习玩 Pong:registered:：训练强化学习代理玩 Pong:registered: 的变体-matlab开发
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此示例演示了一个强化学习代理使用 Reinforcement Learning Toolbox:trade_mark: 玩 Pong:registered: 游戏的变体。 您将按照命令行工作流在 MATLAB:registered: 中创建 DDPG 代理，设置超参数，然后训练和模拟代理...
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