zl程序教程

您现在的位置是:首页 >  工具

当前栏目

强化学习笔记总目录

笔记学习 强化
2023-09-14 09:15:00 时间

        强化学习自学笔记,主要基于Sutton-RLbook-2020。除了概念学习外,力争以自主手撕python的代码的方法将书中所提及的所有算法全部实现一遍。

        强化学习笔记:多臂老虎机问题(1)

        强化学习笔记:多臂老虎机问题(2)--Python仿真 

        强化学习笔记:多臂老虎机问题(3)--行动价值估计的增量实现 

        强化学习笔记:多臂老虎机问题(4)--跟踪非平稳环境 

        强化学习笔记:多臂老虎机问题(5)--Optimistic Initial Value 

        强化学习笔记:多臂老虎机问题(6)--Upper Confidence Bound 

        强化学习笔记:多臂老虎机问题(7)--Gradient Bandit Algorithm

        强化学习笔记:马尔科夫链介绍及基于Python的蒙特卡洛仿真

        强化学习笔记:强化学习的形式化框架--马尔科夫决策过程

        强化学习笔记:目标、奖励、回报和回合 

        强化学习笔记:策略、值函数及贝尔曼方程

        强化学习笔记:Sutton-Book第三章习题解答(Ex1~Ex16)

        强化学习笔记:最优策略、值函数与贝尔曼最优方程

        强化学习笔记:Gym入门--从安装到第一个完整的代码示例

        强化学习笔记:Sutton-Book第三章习题详解(Ex17~Ex29)

        强化学习笔记:Sutton-Book第三章小结 

        RL笔记:动态规划(1): 策略估计和策略提升 

        RL笔记:动态规划(2): 策略迭代 

        RL笔记:基于策略迭代求CliffWaking-v0最优解(python实现) 

        强化学习笔记:策略评估--贝尔曼方程求解示例 

        强化学习笔记:策略评估--基于numpy的贝尔曼方程数值求解 

        强化学习笔记:基于价值的学习方法之价值估计(python实现) 

        强化学习笔记:基于价值的学习之价值迭代(python实现)

        强化学习笔记:基于策略的学习之策略迭代(python实现)

        TicTacToe: 基于时序差分TD(0)算法的agent实现以及完整python实现框架

        其它相关博文:

        强化学习在2021:What Happened in Reinforcement Learning in 2021