《强化学习原理与Python实现》 💻 这本书理论完备,涵盖了主流经典强化学习算法和深度强化学习算法。实战性强,基于Python、Gym、TensorFlow 2、AlphaZero等构建,配套代码与综合案例,非常适合实战操作。 《深度学习图解》 🖥️ 这本书以图解方式指导你从最基础的每一行代码开始搭建深度学习网络。经验丰富的深度学习专...
全书按照原理剖析、主流算法、典型示例的架构,系统地介绍了用于动态系统决策与控制的强化学习方法。全书共分为11章,内容涵盖了强化学习的基本概念、蒙特卡洛法、时序差分法、动态规划法、函数近似法、策略梯度法、近似动态规划、状态约束的处理和深度强化学习等知识点。书籍及源代码下载网站: 书籍及代码链接点这里link...
1、基础理论知识书籍:《Reinforcement Learning:An Introduction》、《深入浅出强化学习》 视频课程: https://edu.csdn.net/course/detail/4916 2、小实验 http://gym.openai.com/envs/#… Liberty 强化学习新书-《强化学习:算法与理论》分享 分享一本由Alekh Agarwal、Nan Jiang和Sham M. Kakade编写的新书,《强...
《深度强化学习》的英文版书籍于2020年6月由 Springer 出版社发行,电子版已在 Springer 官网下载8.3万余次。中文简体版于2021年6月由电子工业出版社发行,第一版一经发行已售罄,现发行第二版。同时于2022年1月针对港台地区推出中文繁体版。2022年2月,中文简体版...
🌟《强化学习(第二版)》是一本备受推崇的强化学习教材,由Richard S. Sutton和Andrew G. Barto合著。本书深入浅出地介绍了强化学习的基本原理和算法,并通过大量实例展示了其在各种应用中的重要性。📚全书分为三部分,共十七章,详细讲解了马尔可夫决策过程、蒙特卡洛方法、时序差分方法等核心概念。本书旨在帮助读者...
2023最新强化学习书籍来啦!《最优控制与强化学习》 亚利桑那州立大学学习的主要教材。它由一套完整的课堂笔记组成,通过2019-2023年的课堂使用开发而成。它可以是下载并可自由用于教学目的。其印刷版将于2023年下半年问世。 这本教科书大约有400页长,包括章末练习。它基于动态规划的数学框架,主要强调直觉推理。虽然...
强化学习系统要有4个核心要素:策略、收益信号、价值函数、以及环境建立的模型。 1. 策略定义了学习智能体在特定时间的行为方式。策略本身是可以决定行为的。 2. 收益信号定义了强化学习问题的目标,表明了在短时间内什么是最好的。智能体的唯一目标是最大化长期总收益。
书籍:Distributional Reinforcement Learning 作者:Marc G. Bellemare,Will Dabney,Mark Rowland 出版:The MIT Press 编辑:陈萍萍的公主@一点人工一点智能 01 书籍介绍 分布式强化学习提供了一种新颖的用于探讨智能体决策过程的数学框架。区别于传统强化学习对期望值的关注,它着眼于智能体行为所带来的整体收益或回报,并从...
全书按照原理剖析、主流算法、典型示例的架构,系统地介绍了用于动态系统决策与控制的强化学习方法。全书共分为11章,内容涵盖了强化学习的基本概念、蒙特卡洛法、时序差分法、动态规划法、函数近似法、策略梯度法、近似动态规划、状态约束的处理和深度强化学习等知识点。书籍及源代码下载网站:...