hands-on-rl

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实践驱动的强化学习进阶教程

hands-on-rl项目提供一套系统化的强化学习实践教程。该教程涵盖从Q-learning到策略梯度等核心算法,通过递进难度的案例帮助学习者掌握RL技术。内容包括出租车驾驶和登月模拟等实例,并结合深度学习知识。教程提供Python代码实现和详细解释,适合希望深入学习强化学习的研究者和开发者。

强化学习课程Python机器学习深度学习Github开源项目
<div align="center"> <h1>实践强化学习课程 🚀 </h1> <h2>从零到英雄 🦸🏻‍🦸🏽</h2> <h3><i>从复杂中,简单浮现。</i></h3> <h4>-- 温斯顿·丘吉尔</h4> </div>

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欢迎参加课程 🤗❤️

欢迎来到我的循序渐进的实践课程,将带您从基础强化学习到前沿深度强化学习。

我们将从简短介绍强化学习开始,包括它是什么、用途是什么,以及当前强化学习算法的概况。

然后,在接下来的每一章中,我们将解决不同的问题,难度逐渐增加:

  • 🏆 简单
  • 🏆🏆 中等
  • 🏆🏆🏆 困难

最终,最复杂的强化学习问题涉及强化学习算法、优化和深度学习技术的混合。

您不需要了解深度学习(DL)就能跟上本课程。

我会给您足够的背景,让您熟悉深度学习的理念,并理解它如何成为现代强化学习中的关键要素。

课程内容

  1. 强化学习简介
  2. Q-learning驾驶出租车 🏆
  3. SARSA战胜重力 🏆
  4. 参数化Q学习保持平衡 💃 🏆
  5. 策略梯度登陆月球 🏆

想要贡献?

您可以通过以下两种方式为本课程做出贡献:

  1. 传播并在TwitterLinkedIn上分享

  2. 提交拉取请求以修复错误或改进代码可读性。

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特别感谢所有提供宝贵反馈和拉取请求的学生 ❤

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