强化学习 Reinforcement Learning 资料

最新推荐文章于 2025-07-02 10:43:13 发布
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本文汇集了多篇关于强化学习的精选资源，包括书籍章节、在线文章及教程等。内容覆盖了从基础知识到实际应用的各个方面，例如《机器学习》一书中第16章的相关介绍、电脑围棋中的强化学习应用案例等。

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1. 《机器学习》周志华著   第16章

2. https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/01/introduction-to-reinforcement-learning-implementation/

3. https://www.nervanasys.com/demystifying-deep-reinforcement-learning/

4. http://icml.cc/2016/tutorials/deep_rl_tutorial.pdf

5. http://videolectures.net/rldm2015_silver_reinforcement_learning/

6. 强化学习及其在电脑围棋中的应用   陈兴国 俞 扬

7. https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning/

8. http://www.cnblogs.com/jinxulin/tag/%E5%A2%9E%E5%BC%BA%E5%AD%A6%E4%B9%A0/

9. http://mnemstudio.org/path-finding-q-learning-tutorial.htm

强化学习Reinforcement Learning的算法可解释性和可信赖度
AI天才研究院
11-17 928
《强化学习Reinforcement Learning的算法可解释性和可信赖度》 关键词：强化学习，算法可解释性，算法可信赖度，可解释性分析，可视化，敏感性分析，鲁棒性分析，公平性分析，安全性分析，数学模型，项目实战
强化学习Reinforcement Learning原理与核心算法概述
AI天才研究院
10-08 1541
强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习领域中一个重要的分支，它模拟了人类学习的过程，使机器能够在未知环境中通过试错的方式学习到最优行为策略。与监督学习（Supervised Learning）和深度学习（Deep Learning）不同，强化学习关注于决策和策略的学习，而不是从已知数据中学习特征和分类。强化学习的起源可以追溯到20世纪50年代，当时学者们开始研究如何使机器进行决策。经过几十年的发展，强化学习在游戏、机器人、自动驾驶、推荐系统等领域取得了显著的成果。
强化学习资料
06-03
强化学习是机器学习领域的重要研究方向，本资料包括史忠植老师的强化学习PPT和国外RL教材。
什么是强化学习？（说人话版），看这一篇就够了！.
最新发布
Z987421的博客
07-02 1378
在人工智能领域，也有一类算法就是模仿这个学习过程，它叫做——强化学习（Reinforcement Learning）。
强化学习的资料
05-28
关于强化学习的讲解，以PPT的形式出现非常条理化，是了解强化学习的好资料。
强化学习中的ReinforcementLearningforNaturalLanguageProcessing
AI天才研究院
01-28 1077
1.背景介绍 在人工智能领域，强化学习(Reinforcement Learning)是一种学习方法，它允许代理(agent)在环境中执行动作，并从环境中接收反馈，以便在未来做出更好的决策。自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)是计算机科学的一个分支，它涉及计算机程序与人类自然语言通信和理解。在本文中，我们将探讨如何将强化学习应用于自然语言处理，以提高自然...
强化学习全套PPT.pdf
01-26
强化学习全套PPT
强化学习导论中文版 增强学习导论中文版 Reinforcement learning an introduction 中文版.
06-04
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...
强化学习Reinforcement Learning在金融领域的应用与挑战
AI天才研究院
07-25 1265
强化学习Reinforcement Learning在金融领域的应用与挑战 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 金融行业对自动决策系统的需求日益增加，尤其是在高风险和高回报的投资、交易策略优化、风险管理
强化学习Reinforcement Learning与计算机视觉结合的趋势分析
AI天才研究院
06-27 790
强化学习Reinforcement Learning与计算机视觉结合的趋势分析 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 关键词：强化学习与计算机视觉融合,智能决策系统,图像识别与分类,深度强化学习,
20190806-10篇经典深度强化学习资料.rar
08-06
1.Reinforcement learning_ An introduction.pdf 2.Playing Atari with Deep Reinforcement Learning.pdf 3.model-based-RL-deepmind.pdf 4.Human-level_control_through_deep_reinforcement_learning.pdf 5.Human-level control through deep reinforcement learning 6.Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning.pdf 7.Continuous Deep Q-Learning with Model-based Acceleration.pdf 8.Continuous control with deep reinforcement learning.pdf 9.Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning.pdf 10.2018-计算机学报-深度强化学习综述.pdf 该篇文章是深度强化学习入门的一篇文章，可以将自己的深度强化学习算法在Atari游戏环境中进行测试，为下一步深度强化学习算法在星际争霸2或者DOTA等游戏中研究奠定基础。
deep reinforcement learning for nlp
09-28
使用强化学习的技术处理自然语言处理的相关问题。deep reinforcement learning for nlp on ACL 2018
强化学习 学习资料整理(持续更新)
D_turtle的博客
05-18 641
关于强化学习，比较经典的书当然是 Richard Sutton 的 Reinforcement Learning: An Introduction. 下面的资料大部分也是关于这本书的读书笔记和相关课程及代码。 代码实现系列： Reinforcement Q-Learning from Scratch in Python with OpenAI Gym 读书笔记系列： 前言 序言 - Alvin的文章 - 知乎 Chapter 4 4.6 广义策略迭代 - Alvin的文章 - 知乎 Chapter 8: 8
强化学习算法——强化学习中的 Transformer
qq_41587754的博客
04-27 398
Transformer 架构席卷深度学习领域已不是什么秘密。在自然语言处理、时间序列预测和计算机视觉任务等领域，Transformer 的应用场景非常广泛，几乎几乎无所不能。强化学习是深度学习中 Transformer 应用较慢的一个领域。尽管这种情况正在迅速改变，但它在深度学习领域一直是一个顽固分子。在这篇综述中，我将重点探讨 Transformer 在这个深度学习子领域中的优缺点，并讨论目前基于Transformer 的强化学习的成功案例。2 强化学习简介该图展示了训练强化学习代理的高级流程。代理从环境
深度强化学习（6）Actor-Critic
weixin_43316082的博客
07-08 1165
∇θU(θ)≈1m∑i=1m(∑t=0H∇θlog⁡πθ(ut(i)∣st(i))(R(τ(i))−b))\nabla_{\theta}U\left(\theta\right)\approx\frac{1}{m}\sum_{i=1}^m{\left(\sum_{t=0}^H{\nabla_{\theta}\log\pi_{\theta}\left(u_{t}^{\left(i\right)}|s_...
大模型微调实战之 Transformer 强化学习（TRL Reinforcement Learning）（一）
大模型与Agent智能体
04-28 860
想象一下您是一名试图学习新技能的学生。你有一本教科书，但它很厚重且难以理解。因此，你求助于一位导师，他可以将材料分解成易于管理的部分，并为你提供个性化的反馈。现在想象一下，您不是学生，而是试图驾驭复杂环境的机器学习代理。您可以访问大量数据，但数据嘈杂且难以解析。这就是 Transformer 强化学习 (TRL) 的用武之地。TRL 就像机器学习代理的导师。它使用一种称为Transformer的神经网络来帮助代理了解其环境并做出更好的决策。Transformer充当指南，突出显示重要信息并滤除噪音。
强化学习嵌入Transformer（代码实践）
qq_45889056的博客
03-01 1515
在强化学习任务中，特别是在策略梯度方法中，通常不需要一个完整的Transformer模型，包括Encoder和Decoder。因此，我们可以只使用Transformer的Encoder部分，将状态作为输入，经过编码后得到一个表示状态的向量，然后将这个向量传递给策略网络（或者Critic网络）来进行动作选择或值函数估计。使用Transformer的Encoder部分可以有效地处理状态的变长输入，并且具有对序列建模的能力，这在处理许多强化学习任务中是非常有用的。注意：代码能跑，但是不能正常学习到策略！
强化学习入门资料algorithms for reinforcement learning
01-23
《Reinforcement Learning: An Introduction》（Sutton and Barto, 1998）是一本经典的强化学习教材，可以帮助初学者了解强化学习的基本概念和算法。该书介绍了强化学习的基本原理、价值函数、贝尔曼方程等重要概念...
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