强化学习的任务就是利用观察到的回报来学习针对某个环境的最优或接近最优策略。它作为一种无导师机器学习方法,把环境的反馈作为输入、通过学习选择能达到其目标的最优动作
使用DQN自动玩flappybird,最近,github上有人放出使用DQN玩Flappy Bird的代码,https://github.com/yenchenlin1994/DeepLearning
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本书对连续状态空间的理论、算法及应用进行了研究和论述。主要包括:强化学习基本理论和大规模强化学习基本理论。
主要介绍强化学习里面的一些重要概念和基本内容,PPT,总结的还不错,可以参考
离散事件动态系统强化学习算法,多前视距离进行控制,在工件加工过程中优化前视距离,使得代价成本最小,获得最优策略
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深度强化学习综述,阐述近些年来深度学习方法的脉络,发展和概况,有助于读者快速了解深度强化学习整体概况
