本书内容分为五部分:基础知识、价值学习、策略学习、多智能体强化学习、应用与展望,涉及DQN、A3C、TRPO、DDPG、AlphaGo等。 《深度强化学习》PDF 下载地址: 关注微信公众号 datayx 然后回复深度强化学习即可获取。 机器学习算法AI大数据技术 搜索公众号添加:datanlp 阅读过本文的人还看了以下文章: 实时语义分割ENet算...
王树森—深度强化学习基础 1 基本概念 概率论 随机变量:值取决于随机事件的结果 大写字母\(X\)表示随机变量,小写字母\(x\)表示随机变量的观测值 概率密度函数(Probability Density Function, PDF):随机变量在某个确定的取值点附近的可能性 连续 or 离散 期望
本书是王树森博士根据自己讲授的深度强化学习课程材料整理而成的(详见前言部分)。本书吸收了强化学习的经典方法和最新的前沿成果,同时兼顾了算法原理和实现,适合于强化学习初学者。由于我也有讲授强化学习课程的经验和体会,我欣然接受了王树森的邀请来一起修订完善书稿。为了帮助读者更好地理解和掌握相关内容,我们又邀请黎...
《深度强化学习》由北大教授王树森与业内大咖张志华联合编写。 这本书一经出版,便以其独特的魅力和实用的内容,成为了广大读者的心头好,被亲切地称为“猫书”。 不仅汇聚了王树森教授备受赞誉的系列公开课精华,更融入了近十年深度强化学习领域的最新突破。 以“实用”和“精简”为两大核心原则,剔除了一切不必要的概...
视频地址: 【王树森】深度强化学习(DRL) 爱巡山的银角大王 粉丝:85文章:23 关注# 深度强化学学习1_5 基本概念 1. 基本概念:Agent (智能体)、Environment (环境)、State (状态)、Action (动作)、Reward (奖励)、Policy (策略)、State Transition (状态转移)、Return (回报)、Value Functions (价值函数) 0:30...
由于我也有讲授强化学习课程的经验和体会,我欣然接受了王树森的邀请来一起修订完善书稿。为了帮助读者更好地理解和掌握相关内容,我们又邀请黎彧君博士加入来补充算法程序实现部分。算法开源包是我的博士研究生谢广增、陈昱和黎彧君在研究强化...
首先是王树森老师的视频和书籍、其次是李宏毅老师的课程,最后是David Silver强化学习课程。这个建议大家按照这个来学习。王老师的课程非常适合入门,因为强化学习理论和公式比较多,看别的课程或者书籍很容易从入门到放弃,但是由于照顾到初学者课程的深度和广度还是不太够。然后李宏毅老师的课程质量很不错。David Silver强化学...
书籍类型:Epub+Txt+pdf+mobi 创建日期:2022-12-03 12:10:02 发布日期:2025-01-16 连载状态:全集 书籍作者:王树森 ISBN:9787115600691 运行环境:pc/安卓/iPhone/iPad/Kindle/平板 内容简介 本书基于备受读者推崇的王树森“深度强化学习”系列公开视频课,专门解决“入门深度强化学习难”的问题。
《深度学习:基于Keras的Python实践》PDF和代码 特征提取与图像处理(第二版).pdf python就业班学习视频,从入门到实战项目 2019最新《PyTorch自然语言处理》英、中文版PDF+源码 《21个项目玩转深度学习:基于TensorFlow的实践详解》完整版PDF+附书代码 《深度学习之pytorch》pdf+附书源码 ...
概率密度函数(PDF) 基本性质 概率密度函数,是一个函数表达的数值 samples=choice(['R','G','B']) ## Terminologies 专业术语很关键 state s Action a 机器可以叫做agent policy π π(left | s)=0.2 > 当前状态的移动部分 强化学习的关键在于学习其中的policy策略来进行决定 ...