如果我想全面的学习一下强化学习,有什么好的推荐嘛,有没有什么资源,或者课程,或者一些文字性的内容,够全面就行
1条回答 默认 最新
关注 不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:- 你看下这篇博客吧, 应该有用👉 :麻雀虽小,五脏俱全,100行代码实现最简单的DQN
- 除此之外, 这篇博客: 100余行代码带你入门强化学习DQN算法中的 2. 关键要点 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或者直接跳转源博客中阅读:
DQN算法中,重要的是两个东西,一个是replay buffer,一个是agent。replay buffer涉及到经验的存储与采样。而agent中则涉及到构建神经网络与使用bellman equation更新网络。
- 以下回答来自chatgpt:
问题解答:
强化学习是机器学习领域的一个重要分支,它涉及如何使智能体通过与环境的交互来学习如何做出最优决策。以下是一些全面的学习资源,可以帮助你系统地学习强化学习:
- 在线课程:
- Coursera上的“Reinforcement Learning”课程(https://www.coursera.org/learn/reinforcement-learning),由加州大学伯克利分校的Sergey Levine教授主讲。
- Udacity上的“Reinforcement Learning”课程(https://www.udacity.com/course/reinforcement-learning--ud600),由乔治亚理工学院的Charles Isbell和迈阿密大学的Mike Stilman共同主讲。
-
edX上的“Practical Deep RL in TensorFlow”课程(https://www.edx.org/professional-certificate/reinforcement-learning-tensorflow-deepmind),由DeepMind和伦敦大学学院合作提供。
-
学习材料和书籍:
- Sutton和Barto的《Reinforcement Learning: An Introduction》(https://webdocs.cs.ualberta.ca/~sutton/book/the-book-2nd.html),这本经典教材是学习强化学习的首选读物。
-
Richard S. Sutton的博客(http://incompleteideas.net/),这位教材的作者定期更新他的博客,分享关于强化学习的最新研究成果和思考。
-
文本资料:
- OpenAI的“Spinning Up in Deep RL”(https://spinningup.openai.com/en/latest/),这是一个由OpenAI提供的免费资源,帮助初学者快速入门深度强化学习。
- 强化学习专题(https://bair.berkeley.edu/blog/),这是伯克利人工智能研究实验室的博客系列,涵盖了强化学习的最新研究和应用。
以上是一些全面的学习资源,你可以根据自己的兴趣和需求选择适合的学习方式。希望对你学习强化学习有所帮助!
如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^解决 无用评论 打赏 举报
悬赏问题
- ¥30 基于信创PC发布的QT应用如何跨用户启动后输入中文
- ¥20 非root手机,如何精准控制手机流量消耗的大小,如20M
- ¥15 远程安装一下vasp
- ¥15 自己做的代码上传图片时,报错
- ¥15 Lingo线性规划模型怎么搭建
- ¥15 关于#python#的问题,请各位专家解答!区间型正向化
- ¥15 unity从3D升级到urp管线,打包ab包后,材质全部变紫色
- ¥50 comsol温度场仿真无法模拟微米级激光光斑
- ¥15 上传图片时提交的存储类型
- ¥15 VB.NET如何绘制倾斜的椭圆