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DeepReinforcementLearning深度强化学习DeepReinforcementLearning,2017
ReinforcementLearning强化学习进阶书籍
强化学习精要核心算法与TensorFlow实现,原理细致，代码实现简洁
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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
实际分类任务中的一个持续挑战是标记训练集并非总是可用。在粒子物理学中，通过使用模拟克服了这一挑战。这些模拟可以准确地重现数据的大多数特征，但不能可靠地捕获现代机器学习方法可利用的所有复杂关联。在弱监督
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