如何利用强化学习进行动态规划，以解决开放式对话中的问题。我们探讨了如何通过奖励和惩罚来调整代理的行为，同时保持对话的流畅性和自然性。通过基于策略的方法和价值函数，我们展示了如何实现这个目标。搜索关键词：开放式对话，强化学习，动态规划，代理行为，自然对话流程，基于策略的方法，价值函数
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本课件讲解了强化学习的基本问题，经典Q学习理论，深度Q学习理论和程序讲解与训练。
使用DQN自动玩flappybird，最近，github上有人放出使用DQN玩Flappy Bird的代码，https://github.com/yenchenlin1994/DeepLearning
强化学习有关的教材，涉及理论方面的推导和证明，有助于理解强化学习的代码，需要的可以下载！！！
本书对连续状态空间的理论、算法及应用进行了研究和论述。主要包括：强化学习基本理论和大规模强化学习基本理论。
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
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深度强化学习综述,阐述近些年来深度学习方法的脉络，发展和概况，有助于读者快速了解深度强化学习整体概况
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