深度学习应用实践-深度强化学习3

俊哥大数据 2023-01-13 00:49:15

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Bengio写的MIT Press《Deep learning》PDF整理版
深度学习，MIT，deep learning, Yoshua Bengio,Ian Goodfellow,Aaron Courville
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深度强化学习：从基础原理到实践应用
1.背景介绍 深度强化学习(Deep Reinforcement Learning，DRL)是一种结合了深度学习和强化学习的人工智能技术，它通过在环境中执行动作来学习如何实现最佳的行为策略。在过去的几年里，深度强化学习已经取得了显著的进展，并在许多复杂的问题领域得到了广泛应用，例如游戏、机器人控制、自动驾驶等。 在本文中，我们将从基础原理到实践应用的具体步骤来详细介绍深度强化学习。我们将涵盖以...
深度强化学习的实践案例分析
1.背景介绍 深度强化学习(Deep Reinforcement Learning，DRL)是一种通过智能体与环境的互动学习的人工智能技术。它结合了深度学习和强化学习，以解决复杂的决策问题。在过去的几年里，深度强化学习取得了显著的进展，并在许多领域得到了广泛应用，如游戏、自动驾驶、机器人控制、智能制造等。 本文将从实践案例的角度分析深度强化学习的核心概念、算法原理、实现方法和应用场景，并探讨其...
深度强化学习：原理、挑战与应用
深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）是将深度学习与强化学习相结合的一种机器学习方法。深度强化学习结合了深度学习的特征表示能力和强化学习的决策能力，使得智能体能够处理更加复杂和高维度的任务。在深度强化学习中，深度神经网络被用作函数逼近器，以逼近强化学习中的值函数或策略函数。一种典型的深度强化学习算法是深度Q网络（Deep Q-Network，DQN）。
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