强化学习算法分类图 书籍推荐 《深度强化学习:基础、研究与应用》 深度强化学习:基础、研究与应用 豆瓣:7.2 作者:董豪、丁子涵、仉尚航 本书分为三大部分,覆盖深度强化学习的全部内容。第一部分介绍深度学习和强化学习的入门知识、一些非常基础的深度强化学习算法及其实现细节,包括第 1～6 章。第二部分是一些精选的深...
深度学习算法是很自然的选择, 因为它能够有效地处理复杂数据,这就是我们将关注深度强化学习的原因,但在《深度强化学习实战》中你将更多地学习用于控制任务的通用强化框架 (见图 1.5)。然后,我们将带你学习如何设计合适的深度学习模型以适应这些框架,进而解决控制任务, 这意味着你将学到很多关于强化学习的知识, 还可...
📖 本书内容分为五个部分:基础知识、学习策略、多智能体强化学习、应用与展望。被网友誉为讲解最透彻的书籍之一,特别适合新手入门。0 0 发表评论 发表 作者最近动态 伴读喜姐Lois在变强 2024-12-14 喜玛诺踩踏分析,骑行效率翻倍!喜玛诺的...全文 伴读喜姐Lois在变强 2024-12-14 《刷牙小火车》绘本,孩子爱...
一、书籍简介 《Deep Reinforcement Learning in Action》介绍使用流行的PyTorch深度学习框架来构建网络,以探索从深度Q网络到策略梯度方法,再到进化算法的一系列强化学习算法。手把手教你构建深度强化学习项目,比如控制模拟机器人,自动化股票市场交易,甚至建造一个可以玩围棋的机器人。随书同时提供代码,可以让你动手测试改进。
今天要给大家介绍的书是深度强化学习实践的第二版,本书的主题是强化学习(Reinforcement Learning,RL),它是机器学习(Machine Learning,ML)的一个分支,强调如何解决在复杂环境中选择最优动作时产生的通用且极具挑战的问题。学习过程仅由奖励值和从环境中获得的观察驱动。该模型非常通用,能应用于多个真实场景,从玩游戏到...
《深度强化学习实战》 作者简介 Alexander Zai是Amazon AI的机器学习工程师。布兰登·布朗(Brandon Brown)是机器学习和数据分析博客作者。过去三年来,他在outlace.com上发表了大量有关机器学习的博文。 获取方式 关注作者的【小白学视觉】公...
6. 目前国内看到的Safe RL最全的系统学习资料,北大的团队做的。 7.理解transformer很好的文章,最近在做通过GPT做离线强化学习,所以学习一下transformer。 文献和书籍 1.《A Survey and Critique of Multiagent Deep Reinforcement Learning》 非常棒的文献总结文章,对当前的多智能体深度强化学习(MDRL)文献提供一个清晰...
清华社“秋日阅读企划”来袭 | 9月4-17日,清华大学出版社推出了“秋日阅读企划”,IT好书5折叠加10元无门槛优惠券。在此给大家推荐一本强化学习领域的书籍《深度强化学习图解》,大家阅读完以后就可以了解ChatGPT和AlphaGo背后的技术。如果想领优惠券购书的网友可以私信 @清华大学出版社 IT专栏 领取 ...