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机器学习的强化学习讲义第3章,学习强化学习快速上手的学习材料
Human-levelcontrolthroughdeepreinforcementlearningPlayingAtariwithDeepReinforcementLearningDeepLearn
在多机器人系统中,评价一个机器人行为的好坏常常依赖于其它机器人的行为,此时必须采用组合动作以实现多机器人的协作,但采用组合动作的强化学习算法由于学习空间异常庞大而收敛得极慢.本文提出的新方法通过预测各
高斯软件的使用介绍,exploring chemistry
《揭秘深度强化学习人工智能机器学习技术丛书》062387配套资源
本文探究了在密集接入网中基站的功率管理问题,并介绍了一个通过云接入网模式开发的深度强化学习框架。为了达到全局多基站能量效率的最优化,本文采用DQN算法进行建模。仿真结果表明,该算法相对于Q-learn
关于强化学习的讲解,以PPT的形式出现非常条理化,是了解强化学习的好资料。
完整实现A2C算法,包括实现要点、模型构建、虚拟环境交互、模型训练、信息监控等,并亲测在googlecolab中运行
斯坦福大学对于深度强化学习的教程PPT,包括理论讲解和对应的代码
深度强化学习DQN训练FlappyBird源代码,可以直接运行FlappyBirdDQN.py使用。
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