强化学习从基础到进阶-案例与实践[3]：表格型方法：Sarsa、Qlearning；蒙特卡洛策略、时序差分等以及Qlearning项目实战 策略最简单的表示是查找表（look-up table），即表格型策略（tabular pol...

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强化学习从基础到进阶-案例与实践[1]：强化学习概述、序列决策、动作空间定义、策略价值函数、探索与利用、Gym强化学习实验 1.1 强化学习概述 强化学习（reinforcement learning，RL） 讨论的问...

前言   柔性 Actor-Critic（Soft Actor-Critic，SAC）算法采用了最大化熵的想法。学习的目标是最大化熵正则化的累积奖励而不只是累计奖励，从而鼓励更多的探索。 maxπθE[∑tγt(r(St,At)+α...

要点 学习如何使用PyTorch和Lightning Fabric(lightning.ai/pages/open-… 强化学习简介 强化学习（RL）是一种机器学习算法，通过让智能代理与环境互动并随时间调整行为以实现某个目标的最大化...

摘要-近年来，研究人员在使用深度神经网络控制各种棋盘、竞技场和策略游戏方面取得了显著成功。然而，尝试控制角色扮演游戏（RPG）的尝试相对较少，而这些游戏在概念上可能最接近现实生活环境。...

前言        强化学习有一个问题，就是它很慢，怎么提高训练的速度呢？在动漫《火影忍者》中，有一次鸣人想要在一周之内打败晓，所以要加快修行的速度，鸣人的老师就教他一个方法：用影...

前言        在 REINFORCE 算法中，每次需要根据一个策略采集一条完整的轨迹，并计算这条轨迹上的回报。这种采样方式的方差比较大，学习效率也比较低。我们可以借鉴时序差分学习的思想，...