深度强化学习综述

强化学习是机器学习领域的重要研究方向，本资料包括史忠植老师的强化学习PPT和国外RL教材。

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。

作为人工智能领域的热门研究问题,深度强化学习自提出以来,就受到人们越来越多的关注。目前,深度强化学 习能够解决很多以前难以解决的问题,比如直接从原始像素中学习如何玩视频游戏和针对机器人问题学习控制策略

强化学习:简介 Sutton&Barto的书《Python复制 如果您对代码有任何疑问或要报告错误,请打开一个问题,而不是直接通过电子邮件发送给我,但是不幸的是,我没有关于本书的练习答案。 内

浅层与深度强化学习“漏洞”分析报告，很好的研究方向。

深度强化学习（DeepReinforcementLearning，DRL）是深度学习算法和强化学习算法的巧妙结合，它是一种新兴的通用人工智能算法技术，也是机器学习的前沿技术，DRL算法潜力无限，Alp

来自台湾超受欢迎的李宏毅老师深层强化学习49页PPT及笔记