强化学习常用平台（环境）
摘要：转自：https://www.cnblogs.com/devilmaycry812839668/p/10228987.html 本篇博客主要是讲一下强化学习的一些常用平台， 强化学习的发展已经好多年了，以前都是大家做什么实验然后都是自己编写环境代码，由于很多人的代码都是不公开的所以其他人要继续做前人
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posted @ 2019-05-10 15:28
随笔分类 - 强化学习
强化学习专题
强化学习
摘要：强化学习（Reinforcement learning，简称RL）是机器学习的子领域，涉及决策制定和控制问题。 强化学习需要解决的问题是如何使一个智能体在复杂和不确定性的环境中学会完成目标任务（获得最大奖励）。 强化学习非常通用，用于解决所有涉及做出一系列决策的问题。强化学习甚至可以用于具有序列输出
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posted @ 2019-05-10 15:22
机器学习&深度学习公开课&PPT资源整理（待更新）
摘要：公开课 伯克利（伯克利CS的本科生课程质量都很好，抽时间看看。）斯坦福MIT 前修课程 （伯克利课程都有） 向量微积分 vector calculus（math53）线性代数（math54 math110 or EE16A+16B）概率论（CS70 or stat 134） 机器学习和深度学习 CS
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posted @ 2019-02-22 21:03
