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     作者：Siddhartha Pramanik来源：DeepHub IMBA目前流行的强化学习算法包括 Q-learning、SARSA、DDPG、A2C、PPO、DQN 和 TRPO。这些算法已被用于在游戏、机器人和决策制定等各种应用中，并且这些流行的算法还在不断...

     里面是我自己手写的强化学习笔记。参考自刘建平老师的强化学习博客，再加上自己的理解，通俗易懂。里面包含了强化学习model-free的经典论文（Q-learning、SARSA、TD(lambda)、DQN、DDQN、prioritized replay DQN、...

强化学习算法

标签：   python

     强化学习的算法主要分成三类：基于值函数的方法、基于策略的方法和演员-评论家方法。也就是说，可以通过逼近值函数再利用ϵ−greedy\epsilon-greedyϵ−greedy策略间接的确定策略，也可以建立策略函数，将策略参数化...

     具有广义优势估计的强化学习算法来源： : 可视化： : TensorFlow中实现的最新文献中已发布的强化学习算法的示例。 我的大部分研究都是在连续领域中进行的，我并没有花太多时间在Atari等离散领域中进行测试。 使用带...

     代码中包含13种强化学习算法，所调用的环境不仅包含gym下面的一些简单环境，还可以自己设计环境（简单的迷宫游戏），简洁明了，适合算法学习的同学使用，其中A3C与PPO还涉及了并行运算的算法。

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