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  • 强化学习 (Reinforcement Learning) - 知乎
    在机器学习里，其范式主要分为监督学习（Supervised Learning），无监督学习（Unsupervised Learning）和强化学习。 正如维基百科所说，强化学习是机器学习的一个分支组成部分，但是却与机器学习当中常见的监督学习和无监督学习不同。
  • 通俗易懂讲AI--强化学习 - 知乎
    2、强化学习的原理 划重点：强化学习的目标是得到一个策略，用于判断在什么状态下选取什么动作才能得到最终奖赏。 如何得到这个策略呢？ 强化学习任务通常用马尔可夫决策过程（Markov Decision Process，简称MDP）来描述，是一种描述机器与环境交互的框架。
  • 机器学习、深度学习和强化学习的关系和区别是什么？ - 知乎
    最近有接触到一些机器学习的内容，同时还发现了深度学习和强化学习两个名词，不知道这三个内容是否有一定的相关性，区别是什么？ 各自的核心和侧重点是什么？ 各自… 显示全部 关注者 608 被浏览
  • 研0，研究生期间搞强化学习，零基础，怎么学？ - 知乎
    研0，研究生期间搞强化学习，零基础，怎么学？ 目前的想法是先看sutton的强化学习，但是觉得看不懂，有配合的网课推荐吗，或者比较好的学习路线。 求大佬推荐 显示全部 关注者 213
  • 模仿学习与强化学习结合（IL+RL）有没有代表性论文？未来发展趋势如何？ - 知乎
    模仿学习与强化学习结合（IL+RL）有没有代表性论文？ 未来发展趋势如何？ 我最近在关注模仿学习（Imitation Learning, IL）与强化学习（Reinforcement Learning, RL）的结合问题，想请… 显示全部 关注者 97 被浏览
  • 强化学习（reinforcement learning)有什么好的开源项目、网站、文章推荐一下？ - 知乎
    强化学习的开源项目在github上还是有挺多的，本文列举了一部分，肯定不全面，持续更新中。 1 乒乓球游戏+策略梯度算法 这是应用强化学习的 策略梯度算法 的乒乓球游戏，Andrej Karpathy通过130行代码实现的，帮助理解强化学习算法。
  • 模仿学习 (Imitation Learning)入门指南
    模仿学习的思想很直观 (intuitive)。我们在前面所介绍的Model-free, Model-based强化学习方法都是 从零开始 (from scratch) 探索并学习一个使累计回报最大的策略 (policy) 。 Imitation Learning的想法是，借助人类给出的示范 (demonstration)，可以快速地达到这个目的。
  • 机器学习、深度学习和强化学习的关系和区别是什么？ - 知乎
    最近有接触到一些机器学习的内容，同时还发现了深度学习和强化学习两个名词，不知道这三个内容是否有一定的相关性，区别是什么？ 各自的核心和侧重点是什么？ 各自… 显示全部 关注者 606 被浏览




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