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《强化学习（Introduction to Reinforcement Learning, 中文版）》

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简介：
本书为《Reinforcement Learning: An Introduction》的中文译本，系统介绍了强化学习的基本概念、算法及应用，适合人工智能领域的研究者和爱好者阅读。 由于官方翻译版本已经发布，本项目将不定期进行更新维护。 请参考并使用官方发布的中文译本：《Reinforcement Learning: An Introduction》（第二版）。 该项目是针对书籍《强化学习导论》（第二版）的中文翻译工作，旨在帮助对强化学习感兴趣的读者更好地理解和交流。目前提供在线阅读地址，并附有英文原版链接供参考。 当前翻译进度如下： - 第二版前言 - 第一版前言 - 符号说明 - 第1章（初步翻译与校对） - 第2章（初步翻译完成） - 第3章至第17章均处于初步翻译阶段

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  • 《强化学习（Introduction to Reinforcement Learning, 中文版）》
    优质
    本书为《Reinforcement Learning: An Introduction》的中文译本，系统介绍了强化学习的基本概念、算法及应用，适合人工智能领域的研究者和爱好者阅读。 由于官方翻译版本已经发布，本项目将不定期进行更新维护。 请参考并使用官方发布的中文译本：《Reinforcement Learning: An Introduction》（第二版）。 该项目是针对书籍《强化学习导论》（第二版）的中文翻译工作，旨在帮助对强化学习感兴趣的读者更好地理解和交流。目前提供在线阅读地址，并附有英文原版链接供参考。 当前翻译进度如下： - 第二版前言 - 第一版前言 - 符号说明 - 第1章（初步翻译与校对） - 第2章（初步翻译完成） - 第3章至第17章均处于初步翻译阶段
     
  • 深度强化学习入门（Introduction to Deep Reinforcement Learning by Shenglin Zhang...）
    优质
    本书《深度强化学习入门》由Shenglin Zhang撰写，旨在为初学者提供深入浅出的学习材料，帮助读者理解并掌握深度强化学习的基本概念、算法及应用。 《强化学习入门》（Introduction to Deep Reinforcement Learning）由Shenglin Zhao在中文大学讲授。
     
  • 增强学习导论中文版 强化学习导论中文版 Reinforcement Learning An Introduction 中文版.
    优质
    《强化学习导论》是由理查德·S·萨顿和安德烈·巴托合著的一本经典著作，本书的中文版为读者提供了深入理解强化学习理论与应用的重要途径。 《强化学习导论》（Reinforcement Learning: An Introduction）是一本介绍强化学习基础概念和技术的书籍。这本书为读者提供了关于如何通过奖励机制来训练智能体在环境中做出决策的知识，是研究者和实践者理解这一领域的重要资源之一。书中不仅涵盖了基本理论，还包含了最新的研究成果和发展趋势，适合各个层次的学习者阅读。
     
  • Introduction to Reinforcement Learning (2nd Edition)
    优质
    本书为读者提供了强化学习的全面介绍，涵盖了理论基础、算法设计及应用实例，适合初学者和有经验的研究者参考。第二版更新了最新研究成果和技术进展。 《强化学习：增强学习》第二版的PDF版本适合自学使用。
     
  • 增强学习（reinforcement learning）
    优质
    增强学习是一种机器学习方法，它通过智能体与环境的交互，利用奖励信号来学习最优决策策略。这种方法模仿了人类和动物的学习过程，在不确定性和复杂环境中表现出强大的适应能力。 一本关于强化学习的优秀教材，附带代码示例，非常值得拥有！
     
  • Introduction to Reinforcement Learning.pdf
    优质
    本PDF介绍强化学习的基础概念与算法，涵盖马尔可夫决策过程、Q学习、策略梯度等核心内容，适合初学者入门。 《Reinforcement Learning An Introduction》一书于2017年11月出版，共有445页。
     
  • Reinforcement Learning: An Introduction (2nd Edition) Solutions
    优质
    本书为《强化学习：入门》（第二版）一书提供的解答手册，涵盖了解决相关练习题和问题的详细方法与步骤。 Sutton的《强化学习》第二版的答案可能不是由作者亲自提供的，仅供参考，但仍然很有帮助。
     
  • Multi-Agent-Reinforcement-Learning-Environment_多智能体强化学习环境_
    优质
    简介：本项目为一个多智能体强化学习环境，旨在提供一个平台用于研究和开发复杂的多代理系统。通过模拟各种交互场景，促进算法创新与优化。 多智能体强化学习环境用于开发强化学习算法。
     
  • Introduction to Probabilistic Machine Learning
    优质
    《Introduction to Probabilistic Machine Learning》是一本介绍基于概率论的机器学习方法和模型的基础读物，适合初学者入门。书中涵盖了贝叶斯理论、高斯过程等内容，并提供实用示例帮助理解。 Probabilistic Machine Learning-An Introduction 这本书或资料介绍了概率机器学习的基本概念和方法。它为读者提供了一个理解如何在不确定性环境中进行预测和决策的框架，并涵盖了从基础的概率理论到高级的主题模型、贝叶斯非参数等内容。通过该书，读者可以掌握构建基于数据驱动的概率模型的能力，这些模型能够处理复杂的数据结构并应用于各种实际问题中。