文章浏览阅读9.3k次，点赞23次，收藏110次。强化学习（第二版）Sutton - 习题答案和解析第二章2.1 在$\第二章2.1 在$\_强化学习练习题...
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资源浏览查阅58次。第二版答案，不是第一版拿来充数的，第二章到第十二章，只有这么多强化学习第2版练习答案更多下载资源、学习资料请访问CSDN文库频道....
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文章浏览阅读1w次，点赞8次，收藏41次。其它机器学习、深度学习算法的全面系统讲解可以阅读《机器学习-原理、算法与应用》，清华大学出版社，雷明著，由SIGAI公众号作者倾力打造。书的购买链接 书的勘误，优化，源代码资......
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文章浏览阅读1.2k次，点赞7次，收藏8次。文章目录SummaryThe Agent–Environment InterfaceGoals and RewardsReturns and EpisodesUnified Notation for Episodic and Continuing TasksPolicies and Value FunctionsOptimal Policies and Optimal Value Function..._强化学习第三章 有限...
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文章浏览阅读1.3w次，点赞28次，收藏145次。深度学习之强化学习（1）强化学习案例强化学习案例1. 平衡杆游戏2. 策略网络3. 梯度更新4. 平衡杆游戏实战完整代码人工智能=深度学习+强化学习——David Silver 强化学习时机器学习领......
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文章浏览阅读1.1k次。今天学习了《强化学习精要：核心算法和tensorflow实现》，总结一下学习的知识，希望对自己今后的学习有所帮助。之前看过一些强化学习方面的论文，当然作为新手对其中的数学推导一直很头疼，不知道为......
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文章浏览阅读1.7k次，点赞4次，收藏5次。前言 ：sutton的《reinforcement learning: an introduction》新版已经基本完成，结合他在学校开设的课程609，进行强化学习的系统学习。609的课程资料等等在这里。博客主要包括书籍的读书笔记，......
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文章浏览阅读807次。1. 非参函数逼近法在非参函数逼近法中，不是提前确定好ϕ\phiϕ，而是每个样本会成为函数逼近的一部分，比如基于核的函数逼近公式是：ΣiαiyiK(x,xi)+b\Sigma_i\alpha_iy_iK(x,x_i)+bΣiαiyiK(x,xi)+b..._强化学习......
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文章浏览阅读2.9k次。七、基于策略的强化学习近似价值函数：是在某一特定的策略下采取最大行为价值的动作，在使用贪心寻找最优价值时同时得到最优策略只能解决状态空间连续问题，不能解决行为空间连续的问题（行为空......
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文章浏览阅读318次。一. 导论1.1 强化学习1.2 示例1.3 强化学习要素1.4 局限性和适用范围1.5 扩展实例：井字棋1.6 本章小结1.7 强化学习的早期历史一. 导论在交互中学习是几乎所有学习和智能理论的基本思想。本书研究在交互中......
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文章浏览阅读644次。1.分析强化学习与监督学习的联系与差别。机器要做的是通过在环境中不断地尝试而学得一个"策略" (policy) π\piπ，根据这个策略，在状态xxx下就能得知要执行的动作α=π(x)\alpha=\pi(x)α=π(x)， 例如看到......
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文章浏览阅读1.7k次，点赞3次，收藏30次。要理解P问题、NP问题、NPC问题、NP-hard问题，需要先弄懂几个概念：什么是多项式时间？ 什么是确定性算法？什么是非确定性算法？ 什么是规约/约化？多项式时间（Polynomial time）什么是......
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文章浏览阅读1.3k次。Python微信订餐小程序课程视频https://edu.csdn.net/course/detail/36074Python实战量化交易理财系统https://edu.csdn.net/course/detail/35475上一篇文章推导了贝尔曼方程，这一篇文章来继续分享对应的马尔可夫决策的案例，然后......
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文章浏览阅读381次。强化学习第四章和第五章Policy Gradient策略梯度一场游戏episode(回合) 或者 trial(试验)total rewardretun 回报Trajectory状态和行为的集合gradient ascent梯度下降法Discounted Return(折扣回报)..._强化学习第二版 课后题第五章......
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文章浏览阅读1.2k次，点赞2次，收藏19次。强化学习-reward-shaping-好奇心驱动-调研文章目录强化学习-reward-shaping-好奇心驱动-调研前言：快速阅览：一、Curiosity-driven Exploration by Self-supervised Prediction二、random network distillation三、[好......
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文章浏览阅读3.2k次，点赞4次，收藏8次。获取更多资讯，赶快关注上面的公众号吧！【强化学习系列】第一章 强化学习及OpenAI Gym介绍-强化学习理论学习与代码实现（强化学习导论第二版）第二章 马尔科夫决策过程和贝尔曼等......
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