网友收藏强化学习精要（笔记）-CSDN博客
强化学习是一种基于试错的机器学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。文章介绍了强化学习的概念和重要性，以及优化方法和基本算法。其中值得关注的算法包括Q-Learning、Deep Q升算法、TRPO和PPO等。此外，还介绍了Off-Pol......
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网友收藏网友收藏强化学习精要第一二章-CSDN博客
1、np.dot的用法，用于向量的时候是点积，用于矩阵的时候是矩阵的乘法，一个向量只有一行的时候，它的shape是（列数, )2、matplot画图，更改图中的字体，mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['WenQuanYi Micro Hei'] #指定默认字体WenQuanYi Micro Hei......
网友收藏强化学习精要第一二章 - LIN_KID - 博客园
1、np.dot的用法，用于向量的时候是点积，用于矩阵的时候是矩阵的乘法，一个向量只有一行的时候，它的shape是（列数, ) 2、matplot画图，更改图中的字体， 如果有多条直线，一般用不同的linespace表示，‘--’、‘：’ 3、np.log2:......
网友收藏强化学习精要：核心算法与TensorFlow实现-CSDN博客
文章浏览阅读513次。强化学习精要：核心算法与TensorFlow实现思维导图防止博客图床图片失效，防止图片源站外链：http://www.processon.com/chart_image/5d305e80e4b0d11c890873d4.png)思维导图在线编辑链接：https://www.processon.com/view/5d305e80e4b0d11c890......
网友收藏强化学习精要-第二部分-蒙特卡罗、TD、DQN-CSDN博客
文章浏览阅读1k次。蒙特卡罗法之前我们讲过使用策略迭代、价值迭代和泛化迭代，但是算法的前提是需要知道环境的状态转移概率，即对环境的运作方式十分清楚（Model-based Problem），故可以用动态规划这样的算法。但是很多时候，环境是未知的，不知道状态转移概率，故不能使用BELLMAN EQUATION对值函数进行更新υπ(st)=∑atπ(at∣st)∑st+1p(st+1∣st,at)[rt+1+υπ(..._强化学习精要...
网友收藏强化学习精要-第一部分_training strategies with aliases-CSDN博客
文章浏览阅读685次。文章目录前言其他资源GYMGYM downGYM introduction前言我之前有看过一本《深入浅出强化学习原理》，个人感觉到后面不管是图示还是代码都不清不楚的，但是今天要记录的书本代码清晰，并且文章一看就知道是精心雕琢出来的。在这里做自己的思维导图以及代码讲解，运行效果展示。作者分了两部分讲解，第一部分是基础，第二部分是开始学习RL的部分。第一部分包括强化学习的定义与基础知识、数学基..._training strategies with aliases...
网友收藏统计学习方法+Python机器学习实践指南+强化学习精要：核心算法与Tensorflow实现+图解深度学习与神经网络从张量到TensorF实现+人工神经网络理论设计及应用+深度卷积网络:原理与实践_图解深度学习与神经网络:从张量到tensorflow实现-CSDN博客
文章浏览阅读1k次，点赞2次，收藏5次。我虽然很喜欢模式识别和机器学习，但我暂时并不希望在这上面做深入的研究，只想把别人研究好的成熟的理论用在计算机视觉任务上。比如SVM，Adaboost，EM，朴素贝叶斯，K近邻，决策树等......
