ChatGPT内核InstructGPT基于反馈指令的PPO强化学习知乎资源下载

强化学习的任务就是利用观察到的回报来学习针对某个环境的最优或接近最优策略。它作为一种无导师机器学习方法，把环境的反馈作为输入、通过学习选择能达到其目标的最优动作

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

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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。

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

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

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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