DeepReinforcementLearning 学习资源

2023年11月14日 266次阅读来源: Martin729

介绍LSTM的一篇很棒的博客！
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**David Dilver 关于DRL的 ** lecture
RLAI资源 Reinforcement Learning: An Introduction

Berkeley CS 294 Deep Reinforcement Learning

** 强化学习系列**
强化学习入门第一讲MDP
强化学习入门第二讲基于模型的动态规划方法
 强化学习入门第三讲蒙特卡罗方法
 强化学习入门第四讲时间差分法（TD方法）
强化学习入门第五讲值函数逼近
 强化学习进阶第六讲策略梯度方法
 强化学习进阶第七讲 TRPO
强化学习进阶第八讲确定性策略方法
 强化学习进阶第九讲引导策略搜索
 强化学习进阶第十讲逆向强化学习（第一节概述篇）

DQN 从入门到放弃 知乎专栏文章链接：
DQN 从入门到放弃1 DQN与增强学习
 DQN 从入门到放弃2 增强学习与MDP
DQN 从入门到放弃3 价值函数与Bellman方程
 DQN 从入门到放弃4 动态规划与Q-Learning
DQN从入门到放弃5 深度解读DQN算法
 DQN从入门到放弃6 DQN的各种改进
 DQN从入门到放弃7 连续控制DQN算法-NAF

Tensorflow教程
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PyTorch教程
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DQN实战篇
DQN实战篇1 从零开始安装Ubuntu, Cuda, Cudnn, Tensorflow, OpenAI Gym
DQN实战篇2 150行代码实现DQN算法玩CartPole

    原文作者：Martin729
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