Python介绍GoogleResearchFootballGoogle的新强化学习环境

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

阿里强化学习.pdf

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

本文来自于csdn,本文章主要介绍了深度学习与强化学习结合起来从而实现从感知(Perception)到动作( Action)的端对端(End-to-end)学习的一种全新的算法。 原因:在普通的Q-l

强化学习入门好资料-《强化学习精要-TensorFlow代码实现》，只需4个积分，有书签，高清，学习方便

2018年10月出版的实体书版本，一共十四章，不是网上通常下载的12章的电子书。

健身搏击 使用OpenAI环境工具包的战舰环境。 基本 制作并初始化环境: import gym import gym_battleship env = gym.make('battleship-v0