基于动态规划的强化学习.md

基于强化学习和深度学习的实体、关系联合抽取的最新论文

基于模型的强化学习(MBRL)最近获得了极大的兴趣，因为它具有潜在的样本效率和合并非策略数据的能力。然而，使用富函数逼近器设计稳定、高效的MBRL算法仍然具有挑战性。

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压缩文档中包括两个文档,其中一个是对机器学习算法的理解,本人感觉还是不错的,而另外一本是强化学习,是本人现在的研究方向所使用的方法,这两本资料希望对你有帮助

用强化学习进行路径规划,各种强化学习的算法,适合从一开始进行学习,加实践代码哦

强化学习 该存储库包括Sutton和Barto的强化学习书(Ed.2)算法的Python实现。 该书第二版的最新草稿可以在此找到。 在此存储库中,您还可以找到我一直在实施的练习书的解决方案。 结构体

文章提出一种基于强化学习的 HEVC 速率控制算法,通过对 encoder 端帧内预测的决策过程分析与建模最终通过强化学习解决问题。

提出一类非线性不确定动态系统基于强化学习的最优控制方法. 该方法利用欧拉强化学习算法估计对象的未知非线性函数, 给出了强化学习中回报函数和策略函数迭代的在线学习规则. 通过采用向前欧拉差分迭代公式对学

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