强化学习（DQN）教程 | 私立大學五星教授網

当代理观察环境的当前状态并选择动作时，环境转换到新状态，并且还返回指示动作的后果的奖励。在此任务中，每增加一个时间步长的奖励为+1，如果杆落得太远或者推车距离中心 ...

2020年7月17日 — 强化学习则关注智能体在环境中学习最优策略，如Q-learning和深度Q网络(DQN)。笔记可能涵盖了强化学习的基本概念，如马尔科夫决策过程(MDP)、状态-动作值 ...

本書從「零」開始，以PyTorch框架為基礎，介紹深度學習和強化學習的技術與技巧，沒有學過微積分等高級理論的程式師也能夠讀得懂、學得會。配合漫畫插圖來調節閱讀 ...

本書從「零」開始，以PyTorch框架為基礎，介紹深度學習和強化學習的技術與技巧，沒有學過微積分等高級理論的程式師也能夠讀得懂、學得會。配合漫畫插圖來調節閱讀氣氛，並 ...

This tutorial shows how to use PyTorch to train a Deep Q Learning (DQN) agent on the CartPole-v1 task from Gymnasium. ... In the reinforcement learning ...

2023年10月21日 — 强化学习的核心是建模决策问题，并通过与环境的交互来学习最佳决策方案。这一过程常常是通过马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）来描述和 ...

本書面向普通大眾，指導讀者以PyTorch為工具，在Python中實踐深度強化學習。讀者只需要具備一些基本的編程經驗和基本的線性代數知識即可讀懂書中內容，通過實現具體程序來 ...

本書以非研究者的一般讀者為主要族群，希望帶著各位讀者邊做邊了解強化學習與深度強化學習，也會盡量介紹與解說可實際操作的程式碼。本書的程式碼皆可下載，希望大家能夠 ...

內容簡介本書從「零」開始，以PyTorch框架為基礎，介紹深度學習和強化學習的技術與技巧，沒有學過微積分等高級理論的程式師也能夠讀得懂、學得會。配合漫畫插圖來調節閱讀 ...

2024年2月16日 — 强化学习笔记（六）策略梯度法（Policy Gradient）及Pytorch实现. Q1：Policy-Based方法相比Value-Based的优劣在哪？ Q2：如何直观地理解Policy-Based ...