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逆向强化学习（Inverse Reinforcement Learning, IRL）是一种机器学习方法，主要应用于复杂任务的奖励函数估计。在强化学习中，智能体通过与环境互动并收到奖励来学习最优策略。
增强学习 经典算法 A3C 论文摘要： We propose a conceptually simple and lightweight framework for deep reinforcemen
Reinforcement_Learning_idu
《怎样解题》是由著名美国数学家和数学教育家G 波利亚所写得一部经久不衰的畅销书,虽然它讨论的是数学中发现和发明的方法和规律,但是对在其他任何领域中怎样进行正确思维都有明显的指导作用。本书围绕“探索法”
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吴恩达（AndrewNg）在Coursa上的教程的概括性总结和实战经验。涵盖了吴老师纵横深度学习10多年的经验，是掌握深度学习不可多得的入门法宝。无论是网络选择，初始条件选择，参数调节，还是预处理，吴
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