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One Forth
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强化学习
A10
人工智能
强化学习
10
One Forth
Markov 决策过程、价值方法、策略梯度与离线强化学习。
3 编 · 6 章
开始本册
目录
6 章
第一编 决策过程与价值
01
Markov 决策过程与 Bellman 方程
02
动态规划、Monte Carlo 与时序差分
第二编 控制与策略
03
Q-learning、探索与函数逼近
04
策略梯度、actor–critic 与优势估计
第三编 高级强化学习与综合复习
05
基于模型、离线与多智能体强化学习
06
稳定性、评估与强化学习综合复习
先修教材
A01 线性模型与统计学习
M05 概率论
M11 最优化与信息论
相关教材
A09 生成模型
A11 图神经网络与几何深度学习
参考资料
Reinforcement Learning: An Introduction, Second Edition
Stanford CS229 Course Materials