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RL-Theory-book

强化学习理论与算法全面指南

该书全面介绍强化学习理论,涵盖从基础到前沿的多个主题。内容包括元启发式方法、经典理论、基于价值和策略的方法、连续控制和基于模型的方法等。同时探讨模仿学习、内在动机和多任务学习等新兴领域。书中系统阐述理论基础和算法洞察,适合强化学习研究者和实践者参考。

强化学习理论书籍(俄文)

完整书籍在Arxiv上: https://arxiv.org/abs/2201.09746

  • 第1章:引言
  • 第2章:元启发式算法
    • NEAT, WANN
    • CEM, OpenAI-ES, CMA-ES
  • 第3章:经典理论
    • 贝尔曼方程
    • RPI,策略改进定理
    • 价值迭代,广义策略迭代
    • 时序差分,Q学习,SARSA
    • 资格迹,TD(λ),Retrace
  • 第4章:基于价值的方法
    • DQN
    • 双重DQN,决斗DQN,优先经验回放,噪声DQN,多步DQN
    • c51,QR-DQN,IQN,Rainbow DQN
  • 第5章:策略梯度
    • REINFORCE,A2C,GAE
    • TRPO,PPO
  • 第6章:连续控制
    • DDPG,TD3
    • SAC
  • 第7章:基于模型的方法
    • 多臂赌博机
    • MCTS,AlphaZero,MuZero
    • LQR
  • 第8章:下一阶段
    • 模仿学习/逆强化学习
    • 内在动机
    • 多任务和后见之明
    • 分层强化学习
    • 部分可观察性
    • 多智能体强化学习
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