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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分类专栏： 学习笔记
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wangxinginnlp/article/details/64648082
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
强化学习是一种通过与环境互动来学习最佳行为策略的机器学习方法。为了开始学习这一领域，首先需要了解一些强化学习的基本算法。《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，并介绍了一些经典的强化学习算法，如蒙特卡洛方法、时序差分学习、Q-learning等。这些算法是理解强化学习的基石，对初学者来说非常有帮助。 另外一本不错的入门教材是《Algorithms for Reinforcement Learning》（Szepesvári, 2009），这本书更加强调强化学习的算法和数学基础。它详细介绍了动态规划、值迭代、策略迭代、TD学习等强化学习算法，并提供了一些例子和应用场景，有助于初学者更深入地理解强化学习算法的原理和实际应用。 除了书籍，MOOC平台上也有一些优秀的强化学习入门课程，如Coursera上的《Reinforcement Learning Specialization》和Udemy上的《Practical Reinforcement Learning》。这些课程结合了理论和实践，通过视频、案例分析等方式向学习者介绍强化学习的基本原理和算法，并帮助学习者掌握强化学习的实际应用技能。 总之，要想学习强化学习，首先需要了解一些基本的强化学习算法，上述提到的书籍和课程都是不错的入门资料，可以帮助初学者快速入门强化学习领域。
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