【tensorflow的官方强化学习库agents的相关内容及一些注意事项】的更多相关文章

学习笔记之html5相关内容

写一下昨天学习的html5的相关内容,首先谈下初次接触html5的感受.以前总是听说html5是如何的强大,如何的将要改变世界.总是充满了神秘感.首先来谈一下我接触的第一个属性是  input的里面的一个属性是 type="email".以前用html的时候,type是有很多类型的,有text,password,summit.就是没听说过email.当得知这个email是验证输入的内容是否为email格式的时候.我顿时兴奋了.以前接触到html的时候,如果要验证输入内容时,是需要写js…

强化学习之四：基于策略的Agents (Policy-based Agents)

本文是对Arthur Juliani在Medium平台发布的强化学习系列教程的个人中文翻译,该翻译是基于个人分享知识的目的进行的,欢迎交流!(This article is my personal translation for the tutorial written and posted by Arthur Juliani on Medium.com. And my work is completely based on aim of sharing knowledges and welco…

强化学习之三：双臂赌博机（Two-armed Bandit）

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DQN 强化学习

pytorch比tenserflow简单. 所以我们模仿用tensorflow写的强化学习. 学习资料: 本节的全部代码 Tensorflow 的 100行 DQN 代码 我制作的 DQN 动画简介 我的 DQN Tensorflow 教程 我的 强化学习 教程 PyTorch 官网 论文 Playing Atari with Deep Reinforcement Learning 要点 Torch 是神经网络库, 那么也可以拿来做强化学习, 之前我用另一个强大神经网络库 Tensorflow …

强化学习之七：Visualizing an Agent’s Thoughts and Actions

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强化学习之六：Deep Q-Network and Beyond

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强化学习之五：基于模型的强化学习（Model-based RL）

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强化学习之三点五：上下文赌博机（Contextual Bandits）

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强化学习之二：Q-Learning原理及表与神经网络的实现（Q-Learning with Tables and Neural Networks）

本文是对Arthur Juliani在Medium平台发布的强化学习系列教程的个人中文翻译.(This article is my personal translation for the tutorial written and posted by Arthur Juliani on Medium.com.) 原文地址(URL for original article):https://medium.com/emergent-future/simple-reinforcement-learni…

深度强化学习（DRL）专栏（一）

目录: 1. 引言 专栏知识结构 从AlphaGo看深度强化学习 2. 强化学习基础知识 强化学习问题 马尔科夫决策过程 最优价值函数和贝尔曼方程 3. 有模型的强化学习方法 价值迭代 策略迭代 4. 无模型的强化学习方法 蒙特卡洛方法 时序差分学习 值函数近似 策略搜索 5. 实战强化学习算法 Q-learning 算法 Monte Carlo Policy Gradient 算法 Actor Critic 算法 6. 深度强化学习算法 Deep Q-Networks(DQN) Deep De…