Advertisement

增强学习（reinforcement learning）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
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！

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 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！
     
  • 《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
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 最全的强化学习路径规划资源包 Reinforcement-learning-with-tensorflow-master.zip
    优质
    本资源包提供了一套全面的强化学习路径规划教程与代码示例，基于TensorFlow实现，涵盖从基础概念到高级技术的所有内容。 使用强化学习进行路径规划是一个值得探索的领域。各种不同的强化学习算法都适用于初学者从理论到实践的学习过程，并且可以通过编写代码来加深理解。
     
  • Traffic-Light-Control-with-Reinforcement-Learning-Using-FLOW-and-SUMO: 该项目旨在通过强化学习...
    优质
    简介：本项目利用FLOW和SUMO工具，采用强化学习技术优化交通信号控制，以期改善道路通行效率与安全性。 进行红绿灯交通学习的步骤如下： 1. 安装FLOW框架。 2. 安装SUMO（参照其官方文档下载页面）。 3. 将`custom_traffic_light_env.py`文件放入FLOW文件夹下的`/flow/flow/envs`目录中。 接下来，修改envs文件夹中的init.py文件，添加以下内容： ```python from flow.envs.custom_traffic_light_env import CustomTrafficLightEnv, CustomTrafficLightPOEnv, CustomTrafficLightTestEnv, CustomTrafficLightBenchmarkEnv __all__ = [CustomTrafficLightEnv, CustomTrafficLightPOEnv, CustomTrafficLightTestEnv, CustomTrafficLightBenchmarkEnv] ``` 确保按照上述步骤操作，以便正确配置环境进行红绿灯交通学习。
     
  • Solving-VRPTW-with-Reinforcement-Learning
    优质
    本文探讨了运用强化学习解决带时间窗口的车辆路由问题（VRPTW），提出了一种创新算法，以提高物流配送效率和降低成本。 解决VRPTW的强化学习方法涉及利用机器学习技术来优化车辆路径规划问题，在考虑时间窗口约束的情况下提高配送效率和服务质量。通过训练智能体在复杂的物流环境中做出最优决策，可以有效减少运输成本并提升客户满意度。这种方法为动态变化的实际应用场景提供了灵活且高效的解决方案。
     
  • Reinforcement Learning Toolbox User Guide_R2021a.pdf
    优质
    这段文档是MathWorks公司发布的Reinforcement Learning Toolbox用户指南（R2021a版本），为用户提供详细的工具箱使用教程和示例，帮助学习强化学习算法的设计与实现。 Reinforcement Learning Toolbox Users Guide_R2021a.pdf 提供了关于如何使用 Reinforcement Learning Toolbox 的详细指南，包括安装步骤、工具箱的功能介绍以及示例代码的解释等内容。文档中还包含了一些教程和案例研究，帮助用户更好地理解和应用强化学习的概念和技术。