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深入浅出强化学习原理入门(郭宪、方勇纯 编著)
<em>深入浅出</em><em>强化学习</em>:<em>原理</em><em>入门</em>(郭宪、方勇纯 编著) 中国工信出版集团、电子工业出版社。本书用通俗易懂的语言<em>深入浅出</em>地介绍了<em>强化学习</em>的基本<em>原理</em>,覆盖了传统的<em>强化学习</em>基本方法和当前炙手可热的深度<em>强化学习</em>方法。开篇从最基本的⻢尔科夫决策过程入手,将<em>强化学习</em>问题纳入到严谨的数学框架 中,接着阐述了解决此类问题最基本的方法——动态规划方法,并从中总 结出解决<em>强化学习</em>问题的基本思路:交互迭代策略评估和策略改善。基于 这个思路,分别介绍了基于值函数的<em>强化学习</em>方法和基于直接策略搜索的 <em>强化学习</em>方法。最后介绍了逆向<em>强化学习</em>方法和近年具有代表性、比较前 沿的<em>强化学习</em>方法。
深入浅出强化学习原理入门》笔记
书中代码: https://github.com/gxnk/reinforcement-learning-code 作者博客: https://zhuanlan.zhihu.com/sharerl https://github.com/openai/gym 深度学习,统计,信息学,运筹学,概率论,优化。 ...
深入浅出强化学习原理入门.pdf
从零起步掌握<em>强化学习</em>技术精髓,称霸人工智能领域!《<em>深入浅出</em><em>强化学习</em>:<em>原理</em><em>入门</em>》针对初学者的需求,直接分析<em>原理</em>,并辅以编程实践。以解决问题的思路,层层剖析,单刀直入地普及了传统的<em>强化学习</em>基本方法和当前炙手可热的深度<em>强化学习</em>方法,直接将读者带入<em>强化学习</em>的殿堂。精读完本书,您能在熟练掌握<em>原理</em>的基础上,直接上手编程实践。本书的叙述方式简洁、直接、清晰,值得精读!
深入浅出强化学习原理入门_高清PDF
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深入浅出强化学习原理入门 高清PDF+源代码
<em>深入浅出</em><em>强化学习</em>:<em>原理</em><em>入门</em> 高清PDF+源代码 中国工信
深入浅出强化学习原理入门(郭宪,方勇纯 著 )
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深入浅出强化学习原理入门.epub
epub格式。有目录,公式清晰。<em>深入浅出</em><em>强化学习</em>:<em>原理</em><em>入门</em>。作者: 郭宪 / 方勇纯。2018-1。页数: 256
深入浅出强化学习》学习笔记01-环境配置-20180213
最近在看郭博士的《<em>深入浅出</em><em>强化学习</em>-<em>原理</em><em>入门</em>》,这应该算是现在少有的<em>强化学习</em><em>入门</em>书籍吧。不过看的过程中也会遇到一些困难,苦于没人讨论,比较坎坷,因此记录下历程,希望日后能找到志同道合的同学一起讨论。此篇博文主要记录相关环境配置与软件安装,所用系统为ubuntu16.04。1. 安装python以前对应python不是很熟悉,在同学建议下,安装anaconda大礼包。首先去清华镜像源下载安装包,下载...
强化学习深入浅出完全教程
<em>强化学习</em><em>深入浅出</em>完全教程,内容包括<em>强化学习</em>概述、马尔科夫决策过程、基于模型的动态规划方法、蒙特卡罗方法、时间差分方法、Gym环境构建及<em>强化学习</em>算法实现、值函数逼近方法、DQN方法及其变种、策略梯度方法。
深入浅出强化学习笔记(一)——概述
本文介绍了<em>强化学习</em>的基本特征和模型定义,并举了两个十分形象的例子来方便读者理解大致的决策过程是如何进行的。
深入浅出强化学习原理入门pdf及源码
高清版pdf可以复制粘贴,以及对应的源代码程序,对于<em>强化学习</em>初学者是不错的参考资料
深入浅出强化学习原理入门》高清PDF
这是一本我目前为止见过最好的一本深度<em>强化学习</em><em>入门</em>书。里面包含了书中用到的代码
深入浅出强化学习原理入门笔记2-3节
第2章 马尔科夫决策过程 2.3基于gym的MDP实例讲解 在运行本节实例的程序是,出现了一些错误,原因可能是作者使用的Python版本与自己使用的不一致,所以返回了一些错题,经过测试,可以做出以下修改:(两个函数定义形式) 在grid_mdp.py文件中,函数定义的原形式如下 def _step(self,action): ---snip--- def _reset(self): ...
强化学习算法原理入门(Algorithms for Reinforcement Learning)
深度<em>强化学习</em>是人工智能领域的一个新的研究热点.它以一种通用的形式将深度学习的感知能力与<em>强化学习</em>的决策能力相结合,并能够通过端对端的学习方式实现从原始输入到输出的直接控制.自提出以来,在许多需要感知高维度原始输入数据和决策控制的任务中,深度<em>强化学习</em>方法已经取得了实质性的突破.该文首先阐述了3 类主要的深度<em>强化学习</em>方法,包括基于值函数的深度<em>强化学习</em>、基于策略梯度的深度<em>强化学习</em>和基于搜索与监督的深度<em>强化学习</em>;其次对深度强 化学习领域的一些前沿研究方向进行了综述,包括分层深度<em>强化学习</em>、多任务迁移深度<em>强化学习</em>、多智能体深度<em>强化学习</em>、基于记忆与推理的深度<em>强化学习</em>等.最后总结了深度<em>强化学习</em>在若干领域的成功应用和未来发展趋势。
深入浅出强化学习(4)-IRL
what: 逆向<em>强化学习</em>的提出者Ng是这么想的:专家在完成某项任务时,其决策往往是最优的或接近最优的,那么可以这样假设,当所有的策略所产生的累积回报期望都不比专家策略所产生的累积回报期望大时,<em>强化学习</em>所对应的回报函数就是根据示例学到的回报函数。 定义为从专家示例中学到回报函数。 分类: 基于最大边际的逆向<em>强化学习</em> 基于最大熵的方法 具体讲解: 1) 在行为克隆中,人的示例轨迹被记录下来,下次执行...
深入浅出强化学习原理入门》学习笔记,书例2.3
/home/l/gym/gym/envs/registration.py:14: PkgResourcesDeprecationWarning: Parameters to load are deprecated. Call .resolve and .require separately. result = entry_point.load(False) Exception ignore...
深入浅出强化学习
<em>深入浅出</em><em>强化学习</em>:<em>原理</em><em>入门</em> 《<em>深入浅出</em><em>强化学习</em>:<em>原理</em><em>入门</em>》用通俗易懂的语言<em>深入浅出</em>地介绍了<em>强化学习</em>的基本<em>原理</em>,覆盖了传统的<em>强化学习</em>基本方法和当前炙手可热的深度<em>强化学习</em>方法。开篇从最基本的马尔科夫决策过程入手,将<em>强化学习</em>问题纳入到严谨的数学框架中,接着阐述了解决此类问题最基本的方法——动态规划方法,并从中总结出解决<em>强化学习</em>问题的基本思路:交互迭代策略评估和策略改善。基于这个思路,分别介绍了基于值函数的<em>强化学习</em>方法和基于直接策略搜索的<em>强化学习</em>方法。最后介绍了逆向<em>强化学习</em>方法和近年具有代表性、比较前沿的<em>强化学习</em>方法。 除了系统地介绍基本理论,书中还介绍了相应的数学基础和编程实例。因此,《<em>深入浅出</em><em>强化学习</em>:<em>原理</em><em>入门</em>》既适合零基础的人员<em>入门</em>学习、也适合相关科研人员作为研究参考。
深入浅出强化学习原理入门(模型问题)
机器人找金币 问题:Traceback (most recent call last):   File &quot;&amp;lt;stdin&amp;gt;&quot;, line 1, in &amp;lt;module&amp;gt;   File &quot;/home/tofugan/gym/gym/envs/registration.py&quot;, line 167, in make     return registry.make(id)   Fi...
分享《深入浅出深度学习:原理剖析与python实践》PDF+源代码
下载:https://pan.baidu.com/s/11Zl9myqdA_KW-IyIIhQszQ《<em>深入浅出</em>深度学习<em>原理</em>剖析与python实践》PDF,带目录书签,357页,文字可以复制粘贴;配套源代码。经典书籍,讲解详细。如图所示: ...
强化学习原理及其应用.pdf
<em>强化学习</em><em>原理</em>及其应用.pdf <em>强化学习</em><em>原理</em>及其应用.pdf
深入浅出强化学习原理入门
<em>深入浅出</em><em>强化学习</em>:<em>原理</em><em>入门</em> <em>深入浅出</em><em>强化学习</em>:<em>原理</em><em>入门</em>
强化学习系列(1):强化学习(Reinforcement Learning)
<em>强化学习</em>前世今生 如今机器学习发展的如此迅猛,各类算法层出不群,特别是深度神经网络的发展,为非常经典的<em>强化学习</em>带来了新的思路,虽然<em>强化学习</em>一直在发展中,但在2013年这个关键点,DeepMind大神David Sliver使用了神经网络逼近函数值后,开始了新的方向,又一发不可收拾的证明了确定性策略等,纵观近四年的ICML,NPIS等会议论文,都有涉猎。因此本文在参考已有论文,博客
强化学习入门教程(附学习大纲)
零基础,想要<em>入门</em>或从事<em>强化学习</em>研究的同学有福了!CSDN学院特邀资深讲师为大家分享《<em>强化学习</em><em>深入浅出</em>完全教程》从零基础开始<em>入门</em><em>强化学习</em>,在教学的过程中,配合具体案例、代码演示,让大家可以一目了然,快速上手。主讲老师郭宪南开大学计算机与控制工程学院博士后,AI 教研室团队成员2009年毕业于华中科技大学机械设计制造及自动化专业,同年保送到中国科学院沈阳自动化研究所进行硕博连读,主
强化学习入门(一)
在<em>强化学习</em>中,环境状态的转移和环境反馈给Agent的奖赏是不受Agent个体控制的,Agent只能通过选择要执行的动作来影响环境,并通过观察转移后的状态和环境反馈的奖赏值来感知环境,Agent的<em>强化学习</em>过程即是通过不断尝试各种动作-状态策略,并通过环境反馈的奖赏不断调整策略,从而达到在某一环境状态中Agent能选择最优的动作进而得到最大奖赏这一结果。最近我主要学习了free model思想的强化学...
强化学习深入浅出完全教程-郭宪-专题视频课程
<em>深入浅出</em>地介绍<em>强化学习</em>的概念,算法发展历史,分类,及发展趋势。 <em>强化学习</em><em>深入浅出</em>完全教程,内容包括<em>强化学习</em>概述、马尔科夫决策过程、基于模型的动态规划方法、蒙特卡罗方法、时间差分方法、Gym环境构建及<em>强化学习</em>算法实现、值函数逼近方法、DQN方法及其变种、策略梯度方法。...
强化学习入门和资料
去年的alpha go到 alpha go zero 在到Alpha Zero, deeepmaid真的是不断在刷分,追赶不及。核心还是深度学习+<em>强化学习</em>。感觉深度学习的发展已经逐渐进入冷却期。NIPS的文章数量虽然排在第二名,但是除非出现非常创新性的算法,例如Le Cun 老爷子的Capsule Net啥的,当然。。个人观点。深度学习这把火一起烧起来的还有<em>强化学习</em>。毕竟能让机器自己学习,在控制、
这里是强化学习入门,的入门 | 绝对新手友好
原作:Thomas Simonini墙化栗子 编译自 FreeCodeCamp量子位 出品 | 公众号 QbitAI<em>强化学习</em>是机器学习里面非常重要的一个派别。智能体 (agent) 会不断执行一些操作,通过结果来学习,在不同的环境中分别应该采取怎样的行动。在一系列教学文章里,我们可以了解不同的架构,来解决<em>强化学习</em>的问题。Q学习,深度Q网络 (DQN) ,策略梯度 (Policy Gradients
强化学习如何入门
<em>强化学习</em>资源汇总与建议 <em>强化学习</em>资源汇总与建议 参考书目 知乎专栏 博客专栏 视频教程 实践代码 学习建议 参考书目 《Reinforcement Learning : An introduction》 提到<em>强化学习</em>,就不得不提这本书了,这是<em>强化学习</em>的奠基人Sutton历时多年,几经修改撰写的<em>强化学习</em>领域最经典的书,如果能够将该书从头到尾啃下,基本能够对<em>强化学习</em>...
强化学习入门及其实现代码
资料介绍了<em>强化学习</em>的基本概念概念、与其他机器学习方法的比较、基本<em>原理</em>和简单代码实例
强化学习入门及资料
<em>强化学习</em><em>入门</em>资料
深入浅出强化学习原理入门
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干货合集 | 带你深入浅出理解深度学习(附资源打包下载)
作者:Shashank Gupta翻译:倪骁然校对:卢苗苗本文约2300字,建议阅读10分钟。本文提供资源帮助你在放置一个conv2d层或者在Theano里调用T.gra...
深入浅出强化学习原理入门 非扫描,原版。带书签。
<em>深入浅出</em><em>强化学习</em>:<em>原理</em>与<em>入门</em> 非扫描,原版。带书签。
深入浅出强化学习原理入门 源代码
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深入浅出强化学习》学习笔记02-书本2.3例程-20180213
按照书本教程,遇到问题,暂时还没解决&amp;gt;&amp;gt;&amp;gt; env=gym.make('GridWorld-v0') WARN: Environment '&amp;lt;class 'gym.envs.classic_control.grid_mdp.GridEnv'&amp;gt;' has deprecated methods. Compatibility code invoked. Traceback ...
深入浅出强化学习原理入门》.zip
一共两本书:一本是介绍<em>强化学习</em>的,这本书可以配合an introduction to reinforcement learning一起看。 另一本是深度学习的中文版。两本结合非常有帮助。
深入浅出强化学习原理入门 azw3
本书讲的是<em>强化学习</em>算法,什么是<em>强化学习</em>算法呢,它离我们有多远?2016年和2017 年最具影响力的 AlphaGo 大胜世界围棋冠军李世石和柯洁事件,其核心算法就用到了<em>强化学习</em>算法。相信很多人想了解或者转行研究<em>强化学习</em>算法或多或少都跟这两场赛事有联系。如今,<em>强化学习</em>继深度学习之后,成为学术界和工业界追捧的热点。从目前的形式看,<em>强化学习</em>正在各行各业开花结果,前途一片大好。然而,<em>强化学习</em>的<em>入门</em>却很难,明明知道它是一座“金山”,可是由于总不能<em>入门</em>,只能望“金山”而兴叹了。另外,市面上关于<em>强化学习</em>的中文书并不多,即便有,翻开几页出现的各种专业术语,一下就把人搞懵了。本来下定决心要啃下这块硬骨头的,可是啃了几天发现,越啃越痛苦,连牙都咯掉了,肉渣还没吃到。本书下决心不给大家吃骨头,只给肉,因此本书与其他教科书有以下几个方面的不同。
深入浅出强化学习 原理入门+源代码
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深度强化学习资料(视频+PPT+PDF下载)
机器之心 整理&amp;amp;出品课程主页:http://rll.berkeley.edu/deeprlcourse/所有视频的链接:https://www.youtube.c...
深入浅出 GAN·原理篇文字版(完整)| 干货
这次的内容主要是想梳理 GAN 从 NIPS 2014 被提出,到 2017年5月,都有哪些重要的从<em>原理</em>和方法上的重要研究。一共覆盖了25篇重要论文(论文列表见本文最下方)。 引言:GAN的惊艳应用 首先来看看 GAN 现在能做到哪些惊艳的事呢? GAN 可以被用来学习生成各种各样的字体——也就是说,以后字迹辨认这种侦查手段很可能就不靠谱啦!这个工
SVM(支持向量机)入门 (深入浅出讲解原理)
<em>深入浅出</em>讲解SVM的<em>原理</em>和应用,有点类似于傻瓜式的教学方法,个人觉得很有帮助。 SVM<em>入门</em>(一)SVM的八股简介 SVM<em>入门</em>(二)线性分类器Part 1 SVM<em>入门</em>(三)线性分类器Part 2 SVM<em>入门</em>(四)线性分类器的求解——问题的描述Part1 SVM<em>入门</em>(五)线性分类器的求解——问题的描述Part2 SVM<em>入门</em>(六)线性分类器的求解——问题的转化,直观角度 SVM<em>入门</em>(七)为何需要核函数 SVM<em>入门</em>(八)松弛变量。 SVM<em>入门</em>(九)松弛变量(续)。 SVM<em>入门</em>(十)将SVM用于多类分类。
强化学习基本原理及简单算法
<em>强化学习</em>算法及<em>原理</em>分析 <em>强化学习</em>的目的在于作出最优的选择,最优则是指选择累计回报最大的行为。 通用符号说明 reward(r) reward通常都被记作rrr,表示确定action的返回奖赏值。所有<em>强化学习</em>都是基于reward假设的。reward是一个scalar。rrr所表示的reward是即时的回报(没有考虑长期回报)。 累积折现回报函数(R) 因为<em>强化学习</em>基本上可以总结为通过最大...
深入浅出深度学习:原理剖析与Python实践》代码
《<em>深入浅出</em>深度学习:<em>原理</em>剖析与Python实践》介绍了深度学习相关的<em>原理</em>与应用,全书共分为三大部分,第一部分主要回顾了深度学习的发展历史,以及Theano的使用;第二部分详细讲解了与深度学习相关的基础知识,包括线性代数、概率论、概率图模型、机器学习和至优化算法;在第三部分中,针对若干核心的深度学习模型,如自编码器、受限玻尔兹曼机、递归神经网络和卷积神经网络等进行详细的<em>原理</em>分析与讲解,并针对不同的模型给出相应的具体应用。
增强学习(强化学习)基础之蒙特卡洛方法
https://blog.csdn.net/coffee_cream/article/details/66972281https://zhuanlan.zhihu.com/p/25743759https://zhuanlan.zhihu.com/p/28107168这三篇文章要结合看才能看懂,相互补充
深入浅出强化学习笔记(1)
第一讲笔记 深度学习如图像识别和语音识别解决的是感知的问题,<em>强化学习</em>解决的是决策的问题 <em>强化学习</em>基本框架-马尔科夫决策过程(MDP) 马尔科夫性:系统的下一状态只与当前状态有关 马尔科夫过程:马尔科夫过程是一个二元组\left(S,P\right),且满足:S是有限状态集合, P是状态转移概率。状态转移概率矩阵为: 马尔科夫决策过程:马尔科夫过程中不存在动作和奖励。将动作(策略)和回报考虑在内...
深入浅出STM8单片机入门进阶与应用实例
<em>深入浅出</em>STM8单片机<em>入门</em>进阶与应用实例,北京航天航空大学出版 龙顺宇编著 作为STM8单片机<em>入门</em>是挺不错的,毕竟网上大多数都是51系列的教程
深入浅出理解A3C强化学习
本课程是一次理论+实战的结合,首先介绍<em>强化学习</em>的模型<em>原理</em>,详解A3C模型的<em>原理</em>,其次通过实践落实<em>强化学习</em>在游戏中的应用。
深入浅出强化学习原理入门》高清PDF+源代码
一本<em>强化学习</em>的好资料,特别适合<em>入门</em>,这里主要是对相关的源码进行了整理,方便运行
深入浅出强化学习原理入门(代码部分)
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【读书笔记】深入浅出强化学习原理入门(一)
虽然书名是<em>深入浅出</em>,但是讲得还是挺深入的。书的第一篇是<em>强化学习</em>基础。几页的书我翻了不下十遍,全是干货,很值得一看~读起来像是作者写了很多最多删成了这样,特别精练耐看。我也没办法从里面提炼出什么,只能稍微整理一下这篇的脉络:使用MindManager整理,感兴趣的筒子们可以自行下载,百度网盘:链接:https://pan.baidu.com/s/1Svavcm0Qlik64GGtO3aAWg 密码:...
深入浅出强化学习原理入门——高清PDF+源代码
郭宪, 方勇纯编著。这本书由浅入深地阐述了<em>强化学习</em>的基础理念与实践,包括数学基础、<em>强化学习</em>基本<em>原理</em>、<em>强化学习</em>的应用与实践,是一本零基础的<em>入门</em>学习书籍。
简书 深入浅出的Hadoop基础原理
一般我们所说的Hadoop 其实是指 Hadoop 体系,它包括 Hadoop MapReduce、HDFS、HBase,还有其他更多的技术。 工作<em>原理</em> 先用一种有助于理解的方式描述 MapReduce 和 HDFS 是如何工作的。假如有1000G 的多个文本文件,内容是英文网页,需要统计词频,也就是哪些单词出现过,各出现过多少次,有 1000 台计算机可供使用,要求速度越快越好。 ...
强化学习入门必读论文(DQN相关)
整理了<em>强化学习</em><em>入门</em>时必看的论文,主要是有关DQN算法的,致力于<em>强化学习</em>的小伙伴应该必看这些论文的
深入浅出强化学习原理入门》书本2.3代码问题解决-2019/04/20
按照书上步骤在cmd中执行后,出现报错 故在grid_mdp.py文件中添加代码 def _seed(self, seed=None): self.np_random, seed = seeding.np_random(seed) return [seed] 修改后,继续按步骤执行,出现新的报错 将源文件中def render()函数改成def _render()...
强化学习/增强学习/再励学习介绍 | 深度学习 | 干货分享 | 解读技术
Deepmind团队在17年12月5日发布的最新Alpha Zero中,非常重要的一种方法就是<em>强化学习</em>(reinforcement learning),又称再励学习、评价学习,是一种重要的机器学习方法,靠自身的经历进行学习。通过这种方式,RLS在行动-评价的环境中获得知识,改进行动方案以适应环境。正因为可以在小数据量的情况下靠自身的行动获得经验,所以Alpha Zero可以通过自我对弈进行学习提高
spring boot 深入浅出源码
springboot <em>深入浅出</em>源码, springboot 2.1.1 + springcloud 可运行版本
强化学习方法归纳
<em>强化学习</em>算法的分类
强化学习笔记】3.1 基于模型的动态规划方法
【<em>深入浅出</em><em>强化学习</em><em>原理</em><em>入门</em>学习笔记】3.基于模型的动态规划方法 首先解释一下什么是有模型和无模型,马尔科夫决策过程用元组表示是(S,A,P,R,γ)(S,A,P,R,γ)\big(S, A, P, R, \gamma\big), SSS为有限状态集, AAA为有限动作集,PPP是状态转移概率(包含动作),RRR为回报函数,γγ\gamma为回报折扣因子。如果其中的PPP,RRR不知道的话,就是...
SVM -支持向量机原理详解与实践之四
SVM -支持向量机<em>原理</em>详解与实践之四 前言 去年由于工作项目的需要实际运用到了SVM和ANN算法,也就是支持向量机和人工神经网络算法,主要是实现项目中的实时采集图片(工业高速摄像头采集)的图像识别的这一部分功能,虽然几经波折,但是还好最终还算顺利完成了项目的任务,忙碌一年,趁着放假有时间好好整理并总结一下,本文的内容包括:前面的部分是对支持向量机<em>原理</em>的分析,后半部分主要直接上手的一些
入门到放弃:强化学习小白版(一)
从<em>入门</em>到放弃:<em>强化学习</em>小白版(一)这次<em>强化学习</em>,打算认真写一个学习笔记,欢迎各位指点,互相讨论。小白<em>入门</em>,理解困难,更新比较慢。主要参考郭宪的内容。https://edu.csdn.net/huiyiCourse/series_detail/76?utm_source=bar一、<em>强化学习</em>能解决的问题主要是智能决策问题,可用于非线性控制、视频游戏、下棋、机器人、人机对话、无人驾驶、机器翻译、文本序列...
深入浅出通信原理》学习(1-8)
本文主要整理<em>深入浅出</em>通信<em>原理</em>的1-6帖,从“多项式乘法”到“利用卷积计算信号乘积”,链接如下: http://bbs.c114.net/thread-394879-1-1.html#pid4546802 一、多项式乘法     一般的求多项式乘积的方法是,逐项相乘再合并同类项,如下: 卷积求多项式乘积,则分为四步:反褶,平移,相乘,求和 以上图为例,具体步骤是
深入浅出MFC第四版》 源码
该资源为《<em>深入浅出</em>MFC第四版》随书源码。vc6的工程源码,高于vc6的编译器自动重构代码,即可编译通过
强化学习原理及其应用
<em>强化学习</em><em>入门</em>必读教材,<em>原理</em>及其应用
书单丨被强化学习一次次伤害?本书单带你一步步入门
<em>强化学习</em>是机器学习里非常重要的分支但由于其自身已形成庞大的体系同时需要多方面知识进行辅助让很多初学者望而生畏本书单从机器学习基础着手一步步带你<em>入门</em><em>强化学习</em>NO.1《Python与机器学习实战:决策树、集成学习、支持向量机与神经网络算法详解及编程实现》何宇健 编著用简单的Python,来完成复杂的机器学习算法!本书致力于将理论与实践相结合,在讲述理论的同时,利用Python这一门简明有力的编程语言进...
深度强化学习 ( DQN )基本原理与AI项目实战
<em>强化学习</em>是机器学习中的一个领域,强调如何基于环境而行动,以取得最大化的预期利益。其灵感来源于心理学中的行为主义理论,即有机体如何在环境给予的奖励或惩罚的刺激下,逐步形成对刺激的预期,产生能获得最大利益的习惯性行为。 在<em>强化学习</em>的世界里, 算法称之为Agent, 它与环境发生交互,Agent从环境中获取状态(state),并决定自己要做出的动作(action).环境会根据自身的逻辑给Agent予以奖励(reward)。奖励有正向和反向之分。比如在游戏中,每击中一个敌人就是正向的奖励,掉血或者游戏结束就是反向的奖励。 【课程内容】 <em>强化学习</em>简介 <em>强化学习</em>基本概念 马尔科夫决策过程 Bellman方程 值迭代求解 代码实战求解过程 QLearning基本<em>原理</em> QLearning迭代计算实例 QLearning迭代效果 求解流程详解 DeepQnetwork<em>原理</em> DQN网络细节 DQN网络参数配置 搭建DQN网络模型 DQN卷积操作定义 数据预处理 实验阶段数据存储 实现训练模块 Debug解读训练代码 完整代码流程分析 DQN效果演示
深度强化学习入门,这一篇就够了!
王小新 编译整理量子位 出品 | 公众号 QbitAI对于大脑的工作<em>原理</em>,我们知之甚少,但是我们知道大脑能通过反复尝试来学习知识。我们做出合适选择时会得到奖励,做出不切当...
一张图读懂AlphaGo Zero背后的强化学习算法原理
一张图读懂AlphaGo Zero背后的算法<em>原理</em> https://pan.baidu.com/s/1AWyQNtHl4qIdplxZ0vFFbA
强化学习之最基础篇(算法实现及基础案例学习)
本博客接着上一篇“<em>强化学习</em>之最基础篇”而来,是基于上一篇的博客进一步的探究,因为前一篇博客完全是对于基本概念的介绍以及基本算法的熟悉,这一篇便是偏应用,讲理论的算法加以实现,并且跑了一个小游戏从而感受一下<em>强化学习</em>的魅力。 背景:在PA公司实习期间,由于公司每周都会有分享会,大家轮着来分享自己的研究学习成果(我感觉其实很不错),然后就轮到了我,临危受命,老大让我这次分享<em>强化学习</em>,此前对此我一无所知
强化学习入门之基本介绍(一)
1. 什么是RL <em>强化学习</em>( RL )是机器学习的一个分支,agent通过与环境(env)交互来进行学习。这是一个以目标为导向的学习过程,agent不被告知要采取什么行为(action);相反,agent从其行为(action)的结果中学习。它正以各种各样的算法(DQN, A3C, DDPG, TRPO等)迅速发展,是目前人工智能( AI )最活跃的研究领域之一。 agent可以探索(expl...
Hands-On Reinforcement Learning(Python 强化学习实用指南)附 pdf 与完整代码
<em>强化学习</em>(RL)是人工智能的一个发展趋势和最有前途的分支。用 Python 进行<em>强化学习</em>不仅可以帮助掌握基本的<em>强化学习</em>算法,而且可以帮助掌握高级的深层<em>强化学习</em>算法。
强化学习入门总结
目录 一、<em>强化学习</em>概述 1.<em>强化学习</em>简介 2.发展历程: 3.MDP(马儿可夫决策过程) 4.why RL? 5.总结: 二、<em>强化学习</em>求解方法 1.动态规划方法 2.蒙特卡洛方法 3.时间差分方法 三、<em>强化学习</em>算法分类 1.分类一: 2.分类二: 3.分类三: 4.分类四: 四、代表性算法 1.Q-learning 2.Sarsa: 3.大名鼎鼎的DQN 4...
深入浅出OpenStack教程 OpenStack入门到精通视频教程
《<em>深入浅出</em>OpenStack云计算平台管理(nova-compute/network)》 课程讲师:明义(robby) 课程分类:Java 涉及项目:openstack quantum 用到技术:openstack overview、nova-compute/network 其他特性:glance工作、Load balancer 涵盖内容:代码、视频、PPT 课时数量:15
深入浅出MyBatis技术原理与实战》高清完整PDF下载
<em>深入浅出</em>MyBatis技术<em>原理</em>与实战.pdf
强化学习入门 : 一文入门强化学习 (Sarsa、Q learning、Monte-carlo learning、Deep-Q-Network等)
最近博主在看<em>强化学习</em>的资料,找到这两个觉得特别适合<em>入门</em>,一个是“一文<em>入门</em>深度学习”,一个是”莫烦PYTHON”。 建议:看资料的时候可以多种资料一起参考,一边调代码一边看资料学算法,有事半功倍的疗效,还有就是别看一半就放弃,要坚持治疗。 转自:(原贴)http://geek.csdn.net/news/detail/201928?utm_source=tuicool&u
深度强化学习(理论篇)—— 从 Critic-only、Actor-only 到 Actor-Critic
这段时间会做个深度<em>强化学习</em>的专题,包括理论、文献和实践三大部分。
深入浅出STM8单片机入门、进阶与应用实例》
对于初学者由浅入深的工具类书籍,配合视频讲解更容易看懂。这本书的知道意义还是很大的!给初学者能提供很大的帮助!
强化学习入门资料
<em>强化学习</em>如何<em>入门</em> 转自:https://blog.csdn.net/songyunli1111/article/details/80615145 <em>强化学习</em>如何<em>入门</em> 参考书目 知乎专栏 博客专栏 视频教程 实践代码 学习建议   参考书目 《Reinforcement Learning : An introducti...
强化学习笔记】9.1 基于确定性策略搜索的强化学习方法
前文介绍的策略梯度方法和TRPO方法是随机策略的方法,所谓随机策略就是在确定性策略的基础上添加上随机项。当然<em>强化学习</em>也可以直接使用确定性策略。确定性策略就是对于相同的策略,每种状态对应唯一确定的输出,这样需要采样的数据少,算法的效率高,但是确定性策略缺乏探索和改善的能力,因此基于确定性策略搜索的<em>强化学习</em>方法(DPG)往往采用异策略实现,即行动策略和评估策略不是同一个策略,如行动策略采用随机策略,以...
强化学习笔记(1):Q-Learning
考虑下面这个例子:假如我们想让一只老鼠学会走迷宫,往往会在迷宫的几个关键地点放上奶酪,老鼠每次走到关键点就会获得奖励,久而久之,老鼠就能学会快速找到迷宫出口,这就是<em>强化学习</em>的一个例子。 <em>强化学习</em>的关键要素包括:环境(environment),回报(reward),动作(action ),状态(state) 。在上述例子中,environment就是老鼠所处的迷宫,迷宫中的奶酪代表reward...
Shiro权限框架深入浅出.pdf
Apache Shiro 是 Java 的一个安全框架。我们经常看到它被拿来和 Spring 的 Security 来对比。大部分人认为 Shiro 比 Security 要简单
强化学习 入门(一)
1. <em>强化学习</em> 是什么 <em>强化学习</em>,Reinforcement Learning,RL。 虽然我们不知道人类学习的终极奥秘,但有一些事情是可以理解的:我们首先需要与环境进行交互,无论是人们学习驾驶汽车还是婴儿学习走路,学习都是基于和环境的相互交互。 从互动中学习的思想就是<em>强化学习</em>,它是一种基于环境相互交互的学习算法。 2. <em>强化学习</em> 的问题 下图所示是一个<em>强化学习</em>过程。
Beyond Learning from Reward
<em>强化学习</em>建模<em>原理</em>,适用问题,基础<em>入门</em>,适用于初次接触<em>强化学习</em>的人群!
集成电路——深入浅出STM8单片机笔记
集成电路是由硅组成,是由沙子净化提纯得到的电子级高纯度硅锭—— 经过切割得到晶圆,进行光刻或者平板印刷、蚀刻、离子注入、金属沉积、金属层搭建、金属互连、晶圆测试与切刻、核心封装、等级测试等诸多步骤后才能包装上市,而且每一个步骤中又包含更多细致的过程,最终得到集成电路芯片。 反正就是从原料沙子到集成电路,中间有很多很多步骤和细节。 集成电路是采用一定的工艺,把一个电路中所需的晶体管、二极管、电
深入浅出的马尔科夫入门文章
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/46618991生成模式(Generating Patterns)1、确定性模式(Deterministic Patterns):确定性系统  考虑一套交通信号灯,灯的颜色变化序列依次是红色-红色/黄色-绿色-黄色-红色。这个序列可以作为一个状态机器,交通信号灯的不同状态都紧跟着上一个状态。      注...
深入浅出Oracle:DBA入门、进阶与诊断案例(高清完整版)
盖国强老师的经典好书,从最基础的内容开始,手把手带你<em>入门</em>oracle
强化学习笔记】5.1 无模型的强化学习方法-时间差分算法
【<em>深入浅出</em><em>强化学习</em><em>原理</em><em>入门</em>学习笔记】5.无模型的<em>强化学习</em>方法-时间差分算法 在无模型的<em>强化学习</em>方法-蒙特卡罗算法中介绍了蒙特卡罗算法是利用经验平均估计状态值函数,存在一个问题是经验平均要到一次实验结束后才出现,学习速度慢,学习效率不高。重新看一下在蒙特卡罗算法中状态值函数的更新方式 vk(s)=vk−1(s)+1k(Gk(s)−vk−1)vk(s)=vk−1(s)+1k(Gk(s)−vk−1)...
参考书籍及资料
我在编写《<em>深入浅出</em>通信<em>原理</em>》时查阅过的一些书籍及资料。 其中有一些是回帖的同学推荐给我的书,买了之后一看,确实很不错,欢迎大家继续推荐。 后续我会持续更新,把网上查到的一些好的帖子、资料链接补充进来。 1、数字信号处理(原书第2版),Richard G.Lyons著,朱光明等译,机械工业出版社 2、实用信号处理,Mark Oven著,邱天爽等译,电子工业出版社 3、信号处
强化学习入门之Q-Learning1
“机器学习”的话题一直很火热,相关的概念也是层出不穷,为了不落后于时代,我们都还是要学习一个。 第一次听到“增强学习”(Reinforcement Learning)的时候,我以为只是在“深度学习”的基础上又玩儿的新花样。后来稍微了解了一下,发现其实是完全不同的概念,当然它们并非互斥,反而可以组合,于是又有了“深度增强学习”(Deep Reinforcement Learning)。
深入浅出,一篇超棒的机器学习入门文章
见,原址: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5OTA1MDUyMA==&mid=2655437665&idx=1&sn=b36011509a97acabf87275ae80faf078&chksm=bd730f168a04860047f9425bd1664752d38743797b10e18e511e6eb5e8f2634c3df5a422e688&mpsha
深入浅出Oracle:DBA入门
<em>深入浅出</em>Oracle:DBA<em>入门</em>、进阶与诊断案例.pdf 内容详实
强化学习视频教程-决胜AI-强化学习实战系列
1.1-1.<em>强化学习</em>简介 2.1-2.<em>强化学习</em>基本概念 3.1-3.马尔科夫决策过程 4.1-4.Bellman方程 5.1-5.值迭代求解 6.1-6.代码实战求解过程 7.1-7.Q-Learning基本<em>原理</em> 8.1-8.Q-Learning迭代计算实例 9.1-9.Q-Learning迭代效果 10.1-10.求解流程详解 11.2-1.Deep-Q-Network<em>原理</em> 12.2-2.Deep-Q-Learning网络细节 13.2-3,Deep Q-Learning网络参数配置 14.2-4.搭建Deep Q-Learning网络模型 15.2-5.Deep Q Learning卷积操作定义 16.2-6.数据预处理 17.2-7.实现阶段数据存储: 18.2-8.实现训练模块 19.2-9.Debug解读训练代码 20.2-10.完整代码流程分析 21.2-11.Deep Q-Learning效果演示9
浅谈强化学习的方法及学习路线
&amp;#13; &amp;#13; &amp;#13; &amp;#13; &amp;#13; &amp;#13; &amp;#13; AI<em>深入浅出</em>关注 一、介绍目前,对于全球科学家而言,“如何去学习一种新技能”成为了一个最基本的研究问...
深度强化学习原理入门
去年,DeepMind 的 AlphaGo 以 4-1 的比分打败了世界围棋冠军李世乭。超过 2 亿的观众就这样看着<em>强化学习</em>(reinforce learning)走上了世界舞台。几年前,DeepMind 制作了一个可以玩 Atari 游戏的机器人,引发轩然大波。此后这个公司很快被谷歌收购。 很多研究者相信,<em>强化学习</em>是我们创造通用人工智能(Artificial General Intelligence)的最佳手段。这是一个令人兴奋的领域,有着许多未解决的挑战和巨大的潜能。
深度强化学习1——强化学习到深度强化学习
从事深度<em>强化学习</em>有一段时间了,整理了网上的一些资料,写几篇博客作为知识的梳理和总结。 开讲前,先给大家看个深度<em>强化学习</em>的例子,下面是深度学习cnn和<em>强化学习</em>结合玩吃豆人的游戏 看图像我们会发现吃豆人会,吃掉一闪一闪的豆子来消灭怪物,仔细观察会发现,经过训练的吃豆人,甚至会停在某个角落来躲避怪物,这是一个非常有趣的现象,后面会附有个人深度<em>强化学习</em>项目地址。下面我们开始正式介绍<em>强化学习</em>。 一...
强化学习之Q-learning算法
本文是对 http://mnemstudio.org/path-finding-q-learning-tutorial.htm 的翻译,共分两部分,第一部分为中文翻译,第二部分为英文原文。翻译时为方便读者理解,有些地方采用了意译的方式,此外,原文中有几处笔误,在翻译时已进行了更正。这篇教程通俗易懂,是一份很不错的学习理解 Q-learning 算法工作<em>原理</em>的材料。 第一部分:中文翻译第二部分:英文原
进阶之路:Prometheus —— 理解篇
前言 <em>入门</em>篇:从零开始:Prometheus 技巧篇:进阶之路:Prometheus —— 技巧篇 本文记录了一些我对Prometheus的一些理解,以后还会随着使用的深入不定期更新,需要的小伙伴可以订阅收藏,希望可以让正在摸索的你们少走一些弯路。 对于刚开始使用Prometheus的用户可以从<em>入门</em>篇获取到一些基本的概念。   理解 1.时序数据库 Prometheus采用时序数据...
matlab计算的一些特殊方法下载
本文件介绍了MATLAB的模糊控制计算的一些基本的方法,很有用的,有需要的可以下载一下!!! 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/Bryan123xu/2180673?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/Bryan123xu/2180673?utm_source=bbsseo[/url]
matlab code for MFCC下载
这个是用MATLAB编写的MFCC算法。在专门处理音频的matlab工具箱中使用可以保证没有错误 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/strawberrypll/2187825?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/strawberrypll/2187825?utm_source=bbsseo[/url]
PowerWord 604_615_619_646 lib dicts下载
PowerWord 的 dicts , 有 604_615_619_646 等, 请分部下载。。。。 有需要的朋友可以下载。。。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/whatisajax/2217940?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/whatisajax/2217940?utm_source=bbsseo[/url]
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我们是很有底线的