Python强化学习实战：应用OpenAI Gym和TensorFlow精通强化学习和深度强化学习（英文版）

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

强化学习有关的教材，涉及理论方面的推导和证明，有助于理解强化学习的代码，需要的可以下载！！！

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

强化学习(reinforcement learning) 是机器学习和人工智能领域的重要分支,近年来受到社会各界和企业的广泛关注。强化学习算法要解决的主要问题是,智能体如何直接与环境进行交互来学习策略

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深度强化学习火炬 该存储库使用pytorch实现了不同的流行的深度强化学习算法。 这些旨在用作学习工具,以补充来自以下方面的学习材料: 深度Q学习

强化学习综述,比较全面,内含详细原理介绍和公式推导

强化学习与监督学习的区别: (1)训练数据中没有标签,只有奖励函数(Reward Function)。 (2)训练数据不是现成给定,而是由行为(Action)获得。 (3)现在的行为(Action)不