内容简介
强化学习精要 核心算法与TensorFlow实现
目录
2 数学与机器学习基础
3 优化算法
4 TensorFlow 入门
5 Gym 与Baselines
6 强化学习基本算法
7 Q-Learning 基础
8 DQN 的改进算法
9 基于策略梯度的算法
10 使策略单调提升的优化算法
11 Off-Policy 策略梯度法
12 稀疏回报的求解方法
13 Model-based 方法
14 反向强化学习入门
15 反向强化学习算法2.0
3 优化算法
4 TensorFlow 入门
5 Gym 与Baselines
6 强化学习基本算法
7 Q-Learning 基础
8 DQN 的改进算法
9 基于策略梯度的算法
10 使策略单调提升的优化算法
11 Off-Policy 策略梯度法
12 稀疏回报的求解方法
13 Model-based 方法
14 反向强化学习入门
15 反向强化学习算法2.0
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