Python强化学习算法的实现

Agent的学习介绍，从网上收集，大家看看

深度强化学习的相关教程和代码

TensorForce: 用于应用强化学习的TensorFlow库

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

该ppt有本人学习制作，因水平所限，未尽完善，望多多交流，转载请注明出处，谢谢！！

强化学习(RL),又称再励学习、评价学习或增强学习,是机器学习的范式和方法论之一,用于描述和解决智能体(agent)在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。

强化学习(reinforcement learning)，又称再励学习、评价学习，是一种重要的机器学习方法，在智能控制机器人及分析预测等领域有许多应用。 但在传统的机器学习分类中没有提到过强化学习，而

基于强化学习的自举式关系抽取算法，王韬，程祥，知识图谱由<头实体，关系，尾实体>形式的三元组构成，能够将海量数据中的知识以图的方式进行组织，从而为下游智能服务的实现提供�

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