David Silver Reinforcement learning

David-Silver-強化學習

該儲存庫包含 David Silver 的密集學習課程的筆記，以及所討論的各種演算法的實現，包括 Keras（帶有 TensorFlow 後端）和 OpenAI 的gym 框架。

教學大綱：

• 第 1 週：強化學習簡介 [投影片][影片]

• 第 2 週：馬可夫決策過程 [幻燈片][影片]

• 第 3 週：透過動態規劃進行規劃 [幻燈片][影片]

• 第 4 週：無模型預測 [幻燈片][影片]

• 第 5 週：無模型控制 [幻燈片][影片]

• 第 6 週：價值函數逼近 [幻燈片][影片]

• 第 7 週：政策梯度方法 [幻燈片][影片]

• 第 8 週：整合學習與規劃 [幻燈片][影片]

• 第 9 週：探索與利用 [幻燈片][影片]

• 第 10 週：案例研究：經典遊戲中的強化學習 [幻燈片][影片]

依賴關係

• TensorFlow
• 喀拉斯
• 健身房
• 麻木

使用 pip 安裝它們。

貢獻

請隨意建立 Pull Request，以添加 PyTorch、Caffe 等不同框架中討論的演算法的實作或改進現有的實作。如果您是初學者，可以參考此入門。

支援

如果您發現這有用，請考慮為該儲存庫加註星標 (★)，以便它可以覆蓋更廣泛的受眾。

執照

該項目根據 MIT 許可證獲得許可 - 有關詳細信息，請參閱許可證文件。

參考

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