David Silver Reinforcement learning

David-Silver-强化学习

该存储库包含 David Silver 的强化学习课程的笔记，以及所讨论的各种算法的实现，包括 Keras（带有 TensorFlow 后端）和 OpenAI 的gym 框架。

教学大纲：

• 第 1 周：强化学习简介 [幻灯片][视频]

• 第 2 周：马尔可夫决策过程 [幻灯片][视频]

• 第 3 周：通过动态规划进行规划 [幻灯片][视频]

• 第 4 周：无模型预测 [幻灯片][视频]

• 第 5 周：无模型控制 [幻灯片][视频]

• 第 6 周：价值函数逼近 [幻灯片][视频]

• 第 7 周：政策梯度方法 [幻灯片][视频]

• 第 8 周：整合学习和规划 [幻灯片][视频]

• 第 9 周：探索和利用 [幻灯片][视频]

• 第 10 周：案例研究：经典游戏中的强化学习 [幻灯片][视频]

依赖关系

• TensorFlow
• 喀拉斯
• 健身房
• 麻木

使用 pip 安装它们。

贡献

请随意创建 Pull Request，以添加 PyTorch、Caffe 等不同框架中讨论的算法的实现或改进现有的实现。如果您是初学者，可以参考此入门。

支持

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执照

该项目根据 MIT 许可证获得许可 - 有关详细信息，请参阅许可证文件。

参考

• https://github.com/dennybritz/reinforcement-learning
• https://github.com/llSourcell/AI_for_Video_Games_Syllabus