该框架利用多核CPU处理能力，用于训练和评估加强学习Agent。
Coach包含一些领先的加强学习算法的多线程实现，适用于各种游戏和机器人环境。
它能够在台式计算机上高效地训练强化学习Agent，而无需任何额外的硬件。
Coach包含一些领先的加强学习算法的多线程实现，适用于各种游戏和机器人环境。
它能够在台式计算机上高效地训练强化学习Agent，而无需任何额外的硬件。
2016/10/25 7:50:55
41.85MB
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应用Python进行强化学习实践，Hands-OnReinforcementLearning-SudharsanRavichandiran(带书签PDF+代码），434页材料。
2021/2/11 21:17:52
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强化学习中的一个重要里程碑就是Q学习算法，使用matlab进行单步Q学习无妨碍路径规划仿真，设学习次数为200.
2016/5/13 18:10:12
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Q-learning是一种模型有关的强化学习方法，本文档使用Q-learning做了一个简单的搜索任务，有助于初学者理解强化学习，理解Q-learning.
2017/9/19 12:06:16
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深度强化学习是深度学习算法和强化学习算法的巧妙结合,它是一种新兴的通用人工智能算法技术,也是机器学习的前沿技术,DRL算法潜力无限,AlphaGo是目前该算法最成功的使用案例。
DRL算法以马尔科夫决策过程为基础,是在深度学习强大的非线性函数的拟合能力下构成的一种增强算法。
深度强化学习算法主要包括基于动态规划(DP)的算法以及基于策略优化的算法,这本书共10章,首先以AlphaGo在围棋大战的伟大事迹开始,引起对人工智能发展和现状的引见,进而引见深度强化学习的基本知识。
然后分别引见了强化学习(重点引见蒙特卡洛算法和时序差分算法)和深度学习的基础知识、功能神经网络层、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN),以及深度强化学习的理论基础和当前主流的算法框架。
最后引见了深度强化学习在不同领域的几个应用实例。
DRL算法以马尔科夫决策过程为基础,是在深度学习强大的非线性函数的拟合能力下构成的一种增强算法。
深度强化学习算法主要包括基于动态规划(DP)的算法以及基于策略优化的算法,这本书共10章,首先以AlphaGo在围棋大战的伟大事迹开始,引起对人工智能发展和现状的引见,进而引见深度强化学习的基本知识。
然后分别引见了强化学习(重点引见蒙特卡洛算法和时序差分算法)和深度学习的基础知识、功能神经网络层、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN),以及深度强化学习的理论基础和当前主流的算法框架。
最后引见了深度强化学习在不同领域的几个应用实例。
2019/3/8 21:17:23
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处理网格迷宫问题的MATLAB强化学习程序合集：包括使用Q_learing算法、Sarsa算法以及Sarsa-Lambda算法处理网格迷宫问题。
“IthoughtwhatI'ddowasI'dpretendIwasoneofthosedeaf-mutes,orshouldI?”
“IthoughtwhatI'ddowasI'dpretendIwasoneofthosedeaf-mutes,orshouldI?”
2019/9/13 11:13:56
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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