强化学习入门
【重磅】Gym发布 8 年后，迎来第一个完整环境文档，强化学习入门更加简单化！
深度强化学习实验室官网：http://www.neurondance.com/论坛：http://deeprl.neurondance.com/编辑：OpenDeepRLOpenAI Gym是一款用于研发和比较强化学习算法的环境工具包，它支持训练智能体（agent）做任何事——从行走到玩Pong或围棋之类的游戏都在范围中。 它与其他的数值计算库兼容，如pytorch、tensorflow 或者th
日期 2023-06-12 10:48:40
MATLAB强化学习入门——三、深度Q学习与神经网络工具箱
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。零、为什么需要深度Q学习上一期的文章《网格迷宫、Q-learning算法、Sarsa算法》的末尾，我们提到了Q学习固有的缺陷：由于智能体(agent)依赖以状态-动作对为自变量的Q函数表(Q Function Table)来形成对当前状态的估计，并以此为依据利用策略π选择动作。Q函数表就必须包含智能体在环境中所可能出现的所有动作-状态对及其对应Q值。显然，当
日期 2023-06-12 10:48:40
强化学习数学入门教程
来源：专知本文为教程介绍，建议阅读5分钟本文旨在使听众对RL有足够的基本概念。复制我向实验室成员提供了一份关于强化学习的数学深入教程。这是为了帮助成员学习RL方法并将其应用于各自的问题领域，也为了我自己深入理解RL。演讲从Atari游戏玩智能体的背景下解释学习智能体开始，并解释了典型RL方法和论文中使用的不同成本函数和术语。本演讲旨在使听众对RL有足够的基本概念，以便他们可以立即开始阅读有关RL的
日期 2023-06-12 10:48:40
机器学习笔记 - 深度强化学习简介及Gym入门实例
一、强化学习概述 深度强化学习 (Deep Reinforcement Learning) 是一个发展非常迅速的领域，是强化学习和深度学习的结合。它也是最流行的机器学习类型，因为它可以解决范围广泛的复杂决策任务，这些任务以前是机器无法用类人智能解决现实世界问题
日期 2023-06-12 10:48:40
gym强化学习入门demo——随机选取动作 其实有了这些动作和反馈值以后就可以用来训练DNN网络了
# -*- coding: utf-8 -*- import gym import time env = gym.make('CartPole-v0') observation = env.reset() print(observation) print("env actionspace：") print(env.action_space) print("env observ
日期 2023-06-12 10:48:40【Pytorch】第 1 章 ：强化学习和 PyTorch 入门
🔎大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流🔎 📝个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客 📃 🎁欢迎各位→点赞&#
日期 2023-06-12 10:48:40强化学习笔记：Gym入门--从安装到第一个完整的代码示例
目录 0. 前言 1. Gym安装 1.1 最小安装 1.2 完整安装 1.3 gym版本确认 2. Gym中的环境 2.1 查看gym所有可用环境 2.2 Gym环境命名规则 3. gym基本函数接口 3.1 make(): 生成环境对象 2.2 reset()函数 3.3 env.state¶ 3.4 env.step()&#
日期 2023-06-12 10:48:40
【转载】【重磅】Gym发布 8 年后，迎来第一个完整环境文档，强化学习入门更加简单化！
2022年11月22日 更新 gym官方地址： https://www.gymlibrary.dev/ ========================================= 原文地址： https://mp.weixin.qq.com/s/t2u0kSS-gxYwOFKTO
日期 2023-06-12 10:48:40强化学习入门书籍《DeepReinforcementLearningHands-On-SecondEdition》
前段时间在网上买了本强化学习入门的书籍，即《Deep-Reinforcement-Learning-Hands-On》，虽然是影印版的，但是感觉还是可以看看的，说的也蛮易懂的，感觉比现在市面上的中文的其它同类书籍要好很多。在下载代码的时候发现已经出了第二版，于是在网上找到了第二版的所在，感觉还是不错的。 电子书地址： htt
日期 2023-06-12 10:48:40强化学习基础算法入门 【PPT】
该部分内容来自于定期的小组讨论，源于师弟的汇报。
日期 2023-06-12 10:48:40强化学习 入门推荐的一些文献
最近在看《深入浅出强化学习 原理入门》这本书，感觉书中的文献还是很不错的，mark一下。
日期 2023-06-12 10:48:40