第1章 深度学习入门1.1 简介深度强化学习是基于深度学习模型,即深度神经网络,来利用大数据和高性能计算强大优势的。我 们可以大致将深度学习模型分为以下两大类。 判别模型用于建模条件概率p(y|x),其中x代表输…
书籍配套代码地址:mimoralea/gdrl: Grokking Deep Reinforcement Learning (github.com) 配套代码是jupyter notebook文件类型,如果没有运行和修改代码的需求,可以不安装docker环境,只要在python环境中安装jupyter notebook查看代码和运行结果就好。 如果需要运行和修改代码,则按照下面的流程安装和使用docker环境。 环境配置: ...
得益于DeepMind AlphaGo和OpenAI Five成功的案例,深度强化学习受到大量的关注,相关技术广泛应用于不同的领域。本书分为三大部分,覆盖深度强化学习的全部内容。部分介绍深度学习和强化学习的入门知识、一些很好基础的深度强化学习算法及其实现细节,包括~6章。第二部分是一些精选的深度强化学习研究题目,这些内容对准备开展深度...
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2.1 强化学习基础概念 强化学习(Reinforcement Learning,RL)是一种机器学习方法,通过环境与行为之间的互动,让智能体逐步学习最佳的行为策略,从而达到最佳的奖励。强化学习的主要概念包括: 智能体(Agent):智能体是一个能够接收环境反馈并执行行为的实体。 环境(Environment):环境是智能体操作的空间,它可以提供环境状态和奖...
深度强化学习:基础、研究与应用 作者:董豪//丁子涵//仉尚航出版社:电子工业出版社出版时间:2024年09月 手机专享价 ¥ 当当价 降价通知 ¥129.00 定价 ¥129.00 配送至 浙江杭州市 至 北京市东城区 服务 由“浙江省新华书店旗舰店”发货,并提供售后服务。
深度强化学习研究综述 由于深度强化学习算法具有通用性和有效性,人们对其进行了广泛的研究,并将其运用到了日常生活的各个领域。首先,对深度强化学习研究进行概述,介绍了深度强化学习的基础理论;然后,分别介绍了基于值函数和基于策略的深度强化学习算法,讨论了其应用前景;最后,... 赵星宇,丁世飞 - 《Computer Science》...
本书分为三大部分,以尽可能覆盖深度强化学习所需要的全部内容。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,请见第1～6 章。 第二部分是一些精选的深度强化学习研究题目,请见第7～12 章,这些内容对准备开展深度强化学习研究的读者非常有用。
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