强化学习 (Reinforcement Learning) 基础及论文资料汇总

已于 2022-03-18 17:08:10 修改
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文章标签： 人工智能 深度学习
于 2022-03-09 16:33:40 首次发布
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本文介绍了强化学习的基础知识，并提供了经典书籍《Reinforcement Learning: An Introduction》的资源链接和Python实现。此外，列举了一系列深度强化学习的重要论文，包括DQN、DDPG、TRPO、PPO等算法的起源和发展。

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书籍

1. 《Reinforcement Learning: An Introduction》Richard S. Sutton and Andrew G.Barto ， 被誉为“强化学习圣经” ，毫无疑问是强化学习入门的必读书籍，此书有中文译版，如有兴趣可自行查找。建议阅读英文版，更容易理解作者想要表述的内容，且对后面阅读论文很有帮助。

http://incompleteideas.net/book/RLbook2020.pdf

Code (Python Implementation):  书中案例的 Python 代码实现

GitHub - ShangtongZhang/reinforcement-learning-an-introduction: Python Implementation of Reinforcement Learning: An Introduction

Exercise Reinforcement Learning: An Introduction , 书中习题解答

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SMALL_RL
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reinforce learning.pdf
05-07
Reinforcement Learning An Introduction second edition author：Richard S.Sutton and Andrew G.Barto bilibili学习资源：https://www.bilibili.com/video/BV1kb411i7KG?from=search&seid=655841281053174212
Python 深度强化学习教程（一）
龙哥盟
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强化学习是发展最快的学科之一，正在帮助人工智能成为现实。将深度学习与强化学习相结合已经导致了许多重大进步，这些进步越来越多地让机器接近人类的行为方式。在本书中，我们将从基础开始，以掌握该领域的一些最新发展结束。使用 PyTorch 和 TensorFlow 将会很好地混合理论(用最少的数学)和代码实现。在这一章中，我们将设置背景，并为你在本书的其余部分做好一切准备。
《深度学习入门4 强化学习》 日 斋藤康毅
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《强化学习（第2版）》英文版，作为强化学习思想的深度解剖之作，被业内公认为是一本强化学习基础理论的经典著作。它从强化学习的基本思想出发，深入浅出又严谨细致地介绍了马尔可夫决策过程、蒙特卡洛方法、时序差分方法、同轨离轨策略等强化学习的基本概念和方法，并以大量的实例帮助读者理解强化学习的问题建模过程以及核心的算法细节。
强化学习与自动驾驶研究内容
hooksten的博客
08-29 3153
https://www.nuscenes.org/2021.7，《华为数据中心自动驾驶网络白皮书》，27页，华为，https://www.chenxiaofang.site/wp-content/uploads/2021/07/%E5%8D%8E%E4%B8%BA%E6%95%B0%E6%8D%AE%E4%B8%AD%E5%BF%83%E8%87%AA%E5%8A%A8%E9%A9%BE%E9%A9%B6%E7%BD%91%E7%BB%9C%E7%99%BD%E7%9A%AE%E4%B9%A6.pdf。
强化学习pdf_解读！清华、谷歌等10篇强化学习论文总结
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12-01 623
强化学习(Reinforcement Learning，RL)正成为当下机器学习中最热门的研究领域之一。与常见的监督学习和非监督学习不同，强化学习强调智能体(agent)与环境(environment)的交互，交互过程中智能体需要根据自身所处的状态(state)选择接下来采取的动作(action)，执行动作后，智能体会进入下一个状态，同时从环境中得到这次状态转移的奖励(reward)。强化学习的目...
强化学习入门资料Algorithms for Reinforcement Learning
04-29
RLBook资料集锦。 强化学习入门资料Algorithms for Reinforcement Learning。 强化学习导论和代码实例。 中文英文都有。
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6. 深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）：随着深度学习的发展，神经网络被用于估计Q值或策略函数，形成了深度Q网络（Deep Q-Network, DQN）和策略梯度等方法，解决了高维度状态空间的问题，实现了在...
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12-29
本文将深入探讨强化学习的数学基础，主要包括贝尔曼方程、值迭代算法、蒙特卡罗学习以及策略迭代等内容。 首先，强化学习的核心概念包括状态(state)、动作(action)、状态转移(state transition)、策略(policy)、...
Basic Reinforcement Learning-强化学习
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[K-Bandit | Sarsa | Q-Learning | Dyna-Q | DQN | REINFORCE | TRPO | PPO] 强化学习 强化学习 强化学习 强化学习 强化学习
Reinforcement Learning: An Introduction 2018年 第二版和之前2015中文翻译版
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因为课题需要研究强化学习的内容，因此开始读这方面的书，Reinforcement Learning: An Introduction（Richard S. Sutton and Andrew G.Barto）第二版作为主要学习的资料，因为英语读起来不仅速度慢，而且理解的也没那么深入，因此为了记录学到的知识，并加深理解，同时也抱着分享的态度，开始写此系列的博客。 首先从第一章开始，第一章主要是对强
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04-23 756
博主 最近正在做强化学习方面的研究，觉得强化学习会是下一代新技术热潮。 特推荐一本学习强化学习的书籍。 见百度网盘链接：http://pan.baidu.com/s/1c2Gf3Le 密码：yatb
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