分享李宏毅深度强化学习(国语)课程(2018)
增强学习（reinforcementlearning, RL）又叫做强化学习，是近年来机器学习和智能控制领域的主要方法之一。也就是说增强学习关注的是智能体如何在环境中采取一系列行为，从而获得最大的累积回报。通过增强学习，一个智能体应该知道在什么状态下应该采取什么行为
共8课时 共0秒 更新时间：2018-09-15 11:40:02
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李宏毅深度强化学习(国语)课程(2018) 增强学习（reinforcementlearning, RL）又叫做强化学习，是近年来机器学习和智能控制领域的主要方法之一。也就是说增强学习关注的是智能体如何在环境中采取一系列行为，从而获得最大的累积回报。通过增强学习，一个智能体应该知道在什么状态下应该采取什么行为 1人学习共8课时0秒
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【课程介绍】
【课程目录】
| 1 Policy Gradient (Review) 共1课时0秒 |
| 会员 Policy Gradient (Review)00:00 [+] |
| 2 Proximal Policy Optimization (PPO) 共1课时0秒 |
| 会员 Proximal Policy Optimization (PPO)00:00 [+] |
| 3 Q-learning (Basic Idea) 共1课时0秒 |
| 学员 Q-learning (Basic Idea)00:00 [+] |
| 4 Q-learning (Advanced Tips) 共1课时0秒 |
| 会员 Q-learning (Advanced Tips)00:00 [+] |
| 5 Q-learning (Continuous Action) 共1课时0秒 |
| 会员 Q-learning (Continuous Action)00:00 [+] |
| 6 Actor-Critic 共1课时0秒 |
| 会员 Actor-Critic00:00 [+] |
| 7 Sparce Reward 共1课时0秒 |
| 会员 Sparce Reward00:00 [+] |
| 8 Imitation Learning 共1课时0秒 |
| 会员 Imitation Learning00:00 [+] |
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