强化学习(reinforcement learning,RL)讨论的问题是智能体(agent)怎 么在复杂、不确定的环境(environment)里面去最大化它能获得的奖励。如图 1.1 所示,强化学习由两部分组成:智能体和环境。在强化学习过程中,智能体与环 境一直在交互。智能体在环境里面获取某个状态后,它会利用该状态输出一个动 作(action),这个动作...
这本《Easy RL:强化学习教程》共13章,大体上可分为两个部分:第一部分包括第 1 ~ 3 章,介绍强化学习基础知识以及传统强化学习算法。第二部分包括第 4 ~ 13 章,介绍深度强化学习算法及其常见问题的解决方法。第二部分各章相对独立,可根据自己的兴趣选择性阅读。 这本书的主... (展开) 2 1 0回应 王钦杰...
总的来说easy-RL将model-free-RL中最经典的算法都过了一遍,并且还配了源代码(虽然由于OpenAI-Gym版本更新,如果要跑起来可能要稍作修改),入门体验极佳。 GitHub - datawhalechina/easy-rl: 强化学习中文教程(蘑菇书),在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/easy-rl/github.com/datawhalechina/easy-rl...
而江季对强化学习也有较深的理解,有丰富的强化学习研究经历并发表过顶级会议论文和获得过相关专利。杨毅远与江季的加入让教程的创作焕发出了新的生机。通过不懈的努力,我们在GitHub上发布线上教程“Easy-RL”,分享给强化学习的初学者。截至目前,该教程获得了3000多的Git Hub Star。 为了更好地优化教程,我们尝试...
Easy RL:强化学习教程:什么是强化学习,强化学习(reinforcementlearning,RL)讨论的问题是智能体(agent)怎么在复杂、不确定的环境(environment)中最大化它能获得的奖励。如图1.1所示,强化学习由两部分组成:智能体和环境。在强化学习过程中,智能体与环境一直在交
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混合策略方法:优势演员-评论员算法、异步优势演员-评论员算法(A3C)、路径延伸梯度策略算法、深度确定性策略梯度方法(DDPG)。 实际议题:稀疏奖励问题及其解决方法、模仿学习问题及其解决方法、强化学习的一般编程框架。 MidNight:强化学习-EasyRL-Part15 赞同 · 1 评论文章...
《Easy RL:强化学习教程》一书很好地整合了强化学习的基础知识、经典算法、前沿方向和尖端技术解读,填补了国内在这方面的空白,完全可以作为中文强化学习教材。初学者通过阅读这本书可以全方位地了解强化学习,而强化学习研究者也可以从这本书中获得灵感和新的收获。三位编著者并没有用艰深晦涩的语言去描述强化学习,而是...
Easy RL 强化学习教程 蘑菇书 深度强化学习落地指南 机器学习人工智能导论神经网络与深度学习编程入门电脑书籍 作者:王琦、杨毅远、江季出版社:人民邮电出版社出版时间:2024年08月 手机专享价 ¥ 当当价 降价通知 ¥92.00 定价 ¥107.00 配送至 北京 至 北京市东城区 服务 由“阅九州图书专营店”发货,并...