《白话强化学习与PyTorch》以“平民”的起点,从“零”开始,基于PyTorch框架,介绍深度学习和强化学习的技术与技巧,逐层铺垫,营造良好的带入感和亲近感,把学习曲线拉平,使得没有学过微积分等高级理论的程序员一样能够读得懂、学得会。同时配合漫画插图来调节阅读气氛,并对每个原理都进行了对比讲解和实例说明,非常适合...
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在这里,强化学习帮助机器人学习如何行走、抓取物体、平衡等复杂任务。与传统的控制方法相比,强化学习可以通过与环境的交互,自主学习最优的控制策略,而不需要依赖于精确的物理模型。这种自主学习能力使得强化学习在机器人领域展现出了巨大的潜力,从工业自动化到家庭服务机器人,应用场景广泛。 自动驾驶 自动驾驶是一项高度复...
总的来说,深度强化学习是一种让计算机通过不断尝试和学习,来优化其行为和决策的强大技术。 深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)是一种结合了深度学习和强化学习的技术,用于解决复杂的决策问题。DRL的主要目标是通过与环境交互,学习到一个策略(policy),使得智能体(agent)能够最大化其在环境中的长期累积奖励。
《白话强化学习与PyTorch》以“平民”的起点,从“零”开始,基于PyTorch框架,介绍深度学习和强化学习的技术与技巧,逐层铺垫,营造良好的带入感和亲近感,把学习曲线拉平,使得没有学过微积分等高级理论的程序员一样能够读得懂、学得会。同时,本书配合漫画插图来调节阅读气氛,并对每个原理都进行了对比讲解和实例说明。
强化学习(reinforcement learning)本身是一种人工智能在训练中得到策略的训练过程。 有这样一种比喻:如果你教一个孩子学古筝,他可以躺着,趴着,坐着,用手弹,用脚弹,很大力气弹等等,如果他正确得到要领给他一颗糖表示奖励,如果不对抽他一下。在过程中让他自己慢慢总结规律。
本书以“平民”的起点,从“零”开始,基于PyTorch框架,介绍深度学习和强化学习的技术与技巧,逐层铺垫,营造良好的带入感和亲近感,把学习曲线拉平,使得没有学过微积分等高级理论的程序员一样能够读得懂、学得会。同时,本书配合漫画插图来调节阅读气氛,并对每个原理都进行了对比讲解和实例说明。
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【白话讲AI】强化学习实现指南 强化学习是训练机器学习模型的一种重要方法,它可以让模型在复杂环境中通过持续“实践”进行自我改进。下面介绍强化学习的实现步骤: 1. 定义环境 首先需要定义强化学习中的环境,包括状态空间、行为空间、奖励函数、转移概率等。环境可以是实际物理环境,也可以是模拟环境。