《强化学习精要：核心算法与TensorFlow实现》配套源码

强化学习导论，2018年1月完整版，Richard S. Sutton和 Andrew G. Barto所著

We use Machine Learning to constantly improve the performance of machines or programs over time. The

利用gym环境和Q-learning算法，在frozen_lake游戏中成功应用强化学习。

第九章的技术文档可供参考。

深度学习在强化学习方面的应用所产生的深度强化学习取得快速发展。如何解释深度强化学习优势产生的原因是理解技术的基本方法。

状态:维护(预计错误修复和次要更新) 基准线 OpenAI Baselines是强化学习算法的一组高质量实现。 这些算法将使研究团体更容易复制,完善和识别新思想,并创建良好的基线以在其上进行研究。 我

AI Python机器学习 预测分析核心算法 带源码 解压密码 milo

TensorLayer：用于TensorFlow的深度学习和强化学习库

DeepReinforcementLearning:pytorch中的深度强化学习算法!!

写在前面 本项目用于学习RL基础算法,尽量做到: 注释详细 结构清晰 代码结构清晰,主要分为以下几个脚本: env.py用于重建强化学习环境,也可以重新归一化环境,例如给动作加噪声 model.py强