强化学习精要 核心算法与TensorFlow实现

sarsa,q-learning

2004年Abbeel在ICML上发表的逆向强化学习之后，近几年来又出现许多优秀的逆向强化学习算法，这篇文档介绍了逆向强化学习的整体概要和近几年的发展状况。

资源其中包括A3C ,DQN ,PPO,概率图论及Sutton强化学习导论的教材等,具有很好的学习价值

通过与 Q Learning 对比学习 SARSA 算法,采用python语言代码实现

Minigo:基于AlphaGoZero核心算法(TensorFlow)极简围棋引擎

tf-agent-专注OpenAIgym环境中代理tensorflow强化学习请求

TF2RL TF2RL是一个深度强化学习库,它使用TensorFlow 2.x实现了各种深度强化学习算法。 演算法 支持以下算法: 算法 分立行动 持续动作 支持 类别 , ✓ ✓ 免模型按策略RL

Tensorforce:用于应用强化学习的TensorFlow库 介绍 Tensorforce是一个开源的深度强化学习框架,重点是模块化的灵活库设计以及在研究和实践中的应用程序的直接可用性。 Tens

《深度学习轻松学：核心算法与视觉实践》介绍了深度学习基本算法和视觉领域的应用实例。书中以轻松直白的语言，生动详细地介绍了深层模型相关的基础知识，并深入剖析了算法的原理与本质。同时，书中还配有大量案例与

深度学习轻松学核心算法与视觉实践源代码 为python语言编写