资源简介
Google DeepMind的David Silver的强化学习课程讲义,包括Markov Decision Processes、Planning by Dynamic Programming、Model-Free Prediction、Model-Free Control、Function Approximation、Policy Gradient Methods、Integrating Learning and Planning、Exploration and Exploitation以及游戏案例分析。视频:https://www.youtube.com/playlist?list=PL5X3mDkKaJrL42i_jhE4N-p6E2Ol62Ofa
代码片段和文件信息
属性 大小 日期 时间 名称
----------- --------- ---------- ----- ----
文件 8140824 2016-03-01 05:25 Case Study - RL in Games.pdf
文件 2997953 2016-03-01 05:25 Lecture 1 Introduction to Reinforcement Learning.pdf
文件 835315 2016-03-01 05:25 Lecture 2 Markov Decision Processes.pdf
文件 823976 2016-03-01 05:25 Lecture 3 Planning by Dynamic Programming.pdf
文件 1455589 2016-03-01 05:25 Lecture 4 Model-Free Prediction.pdf
文件 1494703 2016-03-01 05:25 Lecture 5 Model-Free Control.pdf
文件 1996806 2016-03-01 05:25 Lecture 6 Value Function Approximation.pdf
文件 1874832 2016-03-01 05:25 Lecture 7 Policy Gradient Methods.pdf
文件 5746478 2016-03-01 05:25 Lecture 8 Integrating Learning and Planning.pdf
文件 1339671 2016-03-01 05:25 Lecture 9 Exploration and Exploitation.pdf
----------- --------- ---------- ----- ----
文件 8140824 2016-03-01 05:25 Case Study - RL in Games.pdf
文件 2997953 2016-03-01 05:25 Lecture 1 Introduction to Reinforcement Learning.pdf
文件 835315 2016-03-01 05:25 Lecture 2 Markov Decision Processes.pdf
文件 823976 2016-03-01 05:25 Lecture 3 Planning by Dynamic Programming.pdf
文件 1455589 2016-03-01 05:25 Lecture 4 Model-Free Prediction.pdf
文件 1494703 2016-03-01 05:25 Lecture 5 Model-Free Control.pdf
文件 1996806 2016-03-01 05:25 Lecture 6 Value Function Approximation.pdf
文件 1874832 2016-03-01 05:25 Lecture 7 Policy Gradient Methods.pdf
文件 5746478 2016-03-01 05:25 Lecture 8 Integrating Learning and Planning.pdf
文件 1339671 2016-03-01 05:25 Lecture 9 Exploration and Exploitation.pdf
相关资源
- 《增强学习导论》Reinforcement Learning
- deepstack算法详解
- 论文研究 - 量子神经网络的分布强化
- Algorithms for reinforcement learning
- UCB CS294 深度强化学习中文笔记谢天
- DeepMind 强化学习中文讲义
- Reinforcement Learning: An Introduction,Rich
- 强化学习入门教材
- Reinforcement Learning-An Introduction by Sut
- Reinforcement Learning in Natural Language Pro
- 崇志宏:强化学习和深度强化学习
- 增强学习导论中文版 Reinforcement lear
- Reinforcement Learning: An Introduction 2nd Ed
- 5G基于强化学习技术的大规模缓存问题
- Reinforcement learning and dynamic programming
- 基于深度学习和强化学习的车辆定位
- 2018-深度强化学习综述
- Fuzzy Q-learning
- 强化学习资料,经典书本Reinforcement
- Algorithms for Reinforcement Learning 强化学习
- 增强学习导论翻译
- Reinforcement Learning and Optimal Control 强化
- David Silver强化学习reinforcement learning课
- Hands-On Intelligent Agents with OpenAI Gym 完整
- Deep Reinforcement Learning Hands-On 完整版
- 多智能体机器学习 强化学习方法
- 多智能体机器学习:强化学习方法中
- 《强化学习》第二版 英文 Richard Sut
- 强化学习 David Silver课程集合
- Reinforcement Learning An Introduction (seco
评论
共有 条评论