Practical_RL

强化学习开源课程：实用技巧与实践

Practical_RL是一个专注于强化学习实用性的开源课程，提供HSE和YSDA的课堂教学及线上学习支持，涵盖英语和俄语材料。课程从基础理论到实践应用，包括价值迭代、Q学习、深度学习、探索策略、策略梯度方法、序列模型及部分观察MDP等内容。学生可以通过GitHub改进课程，使用Google Colab或本地环境进行实践。适合希望在实际问题中应用强化学习的学生和研究者。

Practical_RL强化学习HSEYSDAGoogle ColabGithub开源项目

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文档

Practical_RL 项目介绍

Practical_RL 是一个开放式的强化学习课程项目,旨在为学生提供实用的强化学习知识和技能。该课程由俄罗斯国立高等经济大学(HSE)和Yandex数据科学学院(YSDA)联合开设,同时也对在线学习者开放。

项目理念

该项目秉持以下三个核心理念:

优化好奇心 - 对于课程中未详细涵盖的内容,会提供更多相关资料的链接,以满足学习者的好奇心。
实用至上 - 课程涵盖解决强化学习问题所需的所有必要知识,包括实用技巧和启发式方法。每个主要概念都配有实践练习。
Git协作 - 鼓励学习者通过Pull Request对课程内容进行改进和贡献。

课程内容

课程涵盖了强化学习的多个重要主题,包括:

强化学习简介
基于价值的方法
无模型强化学习
近似(深度)强化学习
探索策略
基于策略的方法
序列模型中的强化学习
部分可观察马尔可夫决策过程
高级基于策略的方法
基于模型的强化学习
逆强化学习和模仿学习

每个主题包括讲座和研讨课,并配有相应的作业。

学习资源

课程提供了丰富的学习资源,包括:

课程FAQ和技术问题解答
讲座幻灯片
在线学习指南
匿名反馈表单
Google Colab等虚拟课程环境
额外的阅读材料

课程团队

该课程由来自不同背景的专家团队共同开发和维护,包括讲师、研讨会导师和技术支持人员。团队成员在强化学习领域拥有丰富的经验。

总的来说,Practical_RL是一个内容丰富、注重实践的强化学习课程,为学习者提供了系统性的学习路径和丰富的资源。它鼓励学习者积极参与,不断改进课程内容,形成了一个活跃的学习社区。

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