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加强版:与Sutton&Barto教科书配套的完整章节练习:强化学习入门

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简介:
本书为Sutton&Barto经典《强化学习》教科书设计,提供全面的章节练习和深入解析,旨在帮助读者系统掌握强化学习的核心概念和技术。 Sutton 和 Barto 撰写的《强化学习:简介》(第2版)包含了一系列章节练习题。我在此存储了自己在理解该书内容过程中对这些习题的解答尝试,所有练习均使用Rmarkdown文档完成,并按章节分类整理。 具体章节如下: 1. 简介 2. 表格求解方法 3. 多臂匪问题 4. 有限马尔可夫决策过程 5. 动态编程 6. 蒙特卡洛方法 7. 时差学习 8. n步自举法 9. 使用表格方法进行计划和学习 第二部分:近似解法: 10. 基于策略的预测 11. 基于策略的近似控制 12. 近似的非策略方法 13. 资格跟踪 14. 政策梯度法 第三部分:深入了解: 15. 心理学视角下的强化学习 16. 神经科学中的应用与研究 17. 强化学习的前沿领域和案例研究

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客服
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  • SuttonBarto
    优质
    本书为Sutton&Barto经典《强化学习》教科书设计,提供全面的章节练习和深入解析,旨在帮助读者系统掌握强化学习的核心概念和技术。 Sutton 和 Barto 撰写的《强化学习:简介》(第2版)包含了一系列章节练习题。我在此存储了自己在理解该书内容过程中对这些习题的解答尝试,所有练习均使用Rmarkdown文档完成,并按章节分类整理。 具体章节如下: 1. 简介 2. 表格求解方法 3. 多臂匪问题 4. 有限马尔可夫决策过程 5. 动态编程 6. 蒙特卡洛方法 7. 时差学习 8. n步自举法 9. 使用表格方法进行计划和学习 第二部分:近似解法: 10. 基于策略的预测 11. 基于策略的近似控制 12. 近似的非策略方法 13. 资格跟踪 14. 政策梯度法 第三部分:深入了解: 15. 心理学视角下的强化学习 16. 神经科学中的应用与研究 17. 强化学习的前沿领域和案例研究
  • SuttonMATLAB代码
    优质
    本资源提供《Reinforcement Learning: An Introduction》(作者:Richard Sutton)一书中的实例与练习对应的MATLAB实现代码,便于读者实践和深入理解强化学习算法。 Sutton的强化学习书籍附带了MATLAB代码,并配有使用说明。这些资源经过测试可以正常运行,对理解书中的内容非常有帮助。
  • Sutton 课程
    优质
    Sutton的强化学习课程全面介绍了该领域的核心概念与算法,包括马尔可夫决策过程、Q-learning等,是理解和应用现代机器学习技术的关键资源。 Sutton早期开设的强化学习课程涵盖了更详细、更充实的基础内容,比David Silver的课程更为全面。
  • 优质
    本教材为初学者设计,系统介绍强化学习的基本概念、算法及应用实践,适合自学和课堂使用。 关于强化学习的教材,包含理论推导和证明部分,有助于理解相关代码内容。如果有需要的话可以下载。
  • Sutton》第二题解答.rar
    优质
    本资源包含Sutton《强化学习》第二版的所有章节习题详细解答,适合深入理解强化学习理论与实践的研究者和学生使用。 关于强化学习Sutton第二版的习题答案可以参考相关资料进行学习和理解。如果有需要进一步探讨或解答的问题,建议查阅学术论坛、书籍或者联系学校教师获取帮助。
  • RLbook-2nd-Sutton-Answer_Youthock__RLbook2020_monthz1
    优质
    这是一个关于《强化学习》(第二版)的学习资源页面,由Youthock整理并分享Sutton和Barto著作的答案解析。适用于对RL理论感兴趣的读者与研究者。 强化学习第二版英文原版答案是一份稀有资源的最新版本。
  • 必读
    优质
    本书为初学者提供全面而深入的强化学习指导,涵盖基础概念、算法实现及实际应用案例,是掌握强化学习技能的理想读物。 本资源适合初学者学习强化学习的原理,尤其推荐给学生使用,讲解非常清晰易懂。
  • 原理详解-第二: 迷宫问题
    优质
    本章节详细解析了强化学习中的迷宫问题,通过实际案例和练习帮助读者掌握强化学习的基本原理及应用技巧。适合初学者深入理解算法核心概念。 深入浅出强化学习原理入门第二章马尔可夫决策过程课后练习——迷宫构建。基于Python3和gym环境,在Ubuntu20.04下亲测可用,解决了GitHub上zlq16提供的源代码中的Bug。
  • PPT.pdf
    优质
    本PDF涵盖强化学习的核心概念、算法及应用案例,适合初学者和进阶用户全面理解该领域。包含多张详细PPT页,便于教学与自学。 强化学习全套PPT涵盖了从基础知识到高级应用的全面内容,适合初学者和有一定基础的学习者参考使用。文档详细介绍了强化学习的核心概念、算法实现以及实际应用场景,并提供了丰富的案例分析与实践指导,帮助读者深入理解并掌握强化学习技术。
  • Sutton实验代码详解
    优质
    Sutton强化学习实验代码详解提供对Richard Sutton经典著作《 Reinforcement Learning: An Introduction》中理论概念的实践解析,通过具体代码示例深入浅出地讲解强化学习的核心算法和应用场景。 《强化学习入门》一书中介绍了相关的实验代码。