《Easy RL：强化学习教程》强化学习作为机器学习及人工智能领域的一种重要方法，在游戏、自动驾驶、机器人路线规划等领域得到了广泛的应用。本书结合了李宏毅老师的“深度强化学习”、周博磊老师的“强化学习纲要”、李科浇老师的“世界冠军带你从零实践强化学习”公开课的精华内容，在理论严谨的基础上深入浅出地介绍马...
EasyRL4Rec这个名称来源之前学习强化学习(RL)时发现的《蘑菇书EasyRL》,由王琦、杨毅远,江季三位大佬同学根据现有最好的强化学习资料撰写并维护的在线教程,通俗易懂,生动有趣。 本工作初衷是在完成之前的两个工作后(如下链接),发现强化学习在推荐系统领域没有很好地基于公开数据的实现,加上强化学习的设定很多,想...
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...
强化学习(Reinforcement learning,RL):让智能体(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的一种工具方法。 深度强化学习(Deep Reinforcement Learning):不需要手动设计特征,仅需要输入状态就可以让系统直接输出动作的一个端到端(end-to-end)的强化学习方法。通常使用神经网络来拟合价值函...
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
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...
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...
开源电子书《蘑菇书EasyRL》,强化学习中文教程 http://t.cn/A6Q6heGk “李宏毅老师的《深度强化学习》是强化学习领域经典的中文视频之一。李老师幽默风趣的上课风格让晦涩难懂的强化学习理论变得轻松易懂,他会通...
easyRL学习笔记:强化学习基础 【摘要】 https://datawhalechina.github.io/easy-rl/#/chapter1/chapter1 pip install gym 1 配置开发环境 https://book... https://datawhalechina.github.io/easy-rl/#/chapter1/chapter1 pipinstallgym 配置开发环境 ...