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
强化学习近几年的论文 英文
分层强化学习MAXQ文档,有助于对分层强化学习MAXQ的理解
这本书详细介绍了强化学习的常用算法以及算法原理,从蒙特卡罗方法到Q_learning最终到DQN
强化学习一些公式的推导和理解,主要是关于Sutton那本reinforcementlearning
智能Agent的主要特征之一就是能够适应未知环境,而在这一过程中,主动学习是至关重要的。在机器学习领域,大致可以将学习分为监督学习、非监督学习和强化学习3大类。
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用模糊强化学习,需预先设定模糊规则,本代码描述了Cartpole学习的强化学习过程,有兴趣可以学习一下
强化学习非常重要,强化学习内容有趣,强化学习相关资料
利用gym环境和Q-learning算法,在frozen_lake游戏中成功应用强化学习。