Project Icon

reinforcement-learning-an-introduction

Sutton & Barto《强化学习: 介绍 (第2版)》的Python实现

该项目提供了Sutton和Barto所著《Reinforcement Learning: An Introduction(第2版)》的Python代码实现,涵盖各章节的示例和性能分析。项目专注于强化学习核心算法的实现和优化,适合打算深入了解和应用强化学习技术的开发者与研究人员。欢迎交流、贡献代码,提升项目质量与完整性。

rl-book - 强化学习理论及Python实现的教程和代码
GithubPyTorchReinforcement LearningTensorFlow开源项目理论算法
本书系统介绍强化学习,从基础理论到具体算法实现,包含基于TensorFlow和PyTorch的代码对照,实现经典和现代深度强化学习算法。提供完整数学推导和高质量代码,适合希望深入理解和应用强化学习的读者。
RL-Theory-book - 强化学习理论与算法全面指南
Github人工智能开源项目强化学习深度学习理论算法
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。
Book-Mathematical-Foundation-of-Reinforcement-Learning - 强化学习数学基础入门指南
GitHubGithub开源项目强化学习教学视频数学基础算法
该书提供强化学习领域的数学友好入门指南,涵盖基本概念到经典算法。通过精心设计的数学讲解和示例,帮助读者理解核心思想。配套中英文视频课程,适合本科生、研究生、研究人员和从业者。基于作者多年教学经验,旨在引导读者进入强化学习领域。
irl-imitation - 逆强化学习算法在Python和Tensorflow中的实现
GithubInverse Reinforcement LearningPythonTensorFlow开源项目强化学习算法实现
该项目实现了多种逆强化学习(IRL)算法,包括线性逆强化学习、最大熵逆强化学习和深度最大熵逆强化学习,基于Python和Tensorflow。支持在2D和1D网格世界中的应用。项目依赖于Python 2.7、cvxopt、Tensorflow 0.12.1和matplotlib,通过代码示例和命令行选项,有助于快速理解和使用这些算法。为逆强化学习领域的研究者提供了重要的参考资源。
hands-on-rl - 实践驱动的强化学习进阶教程
GithubPython开源项目强化学习机器学习深度学习课程
hands-on-rl项目提供一套系统化的强化学习实践教程。该教程涵盖从Q-learning到策略梯度等核心算法,通过递进难度的案例帮助学习者掌握RL技术。内容包括出租车驾驶和登月模拟等实例,并结合深度学习知识。教程提供Python代码实现和详细解释,适合希望深入学习强化学习的研究者和开发者。
reinforcement_learning_course_materials - 强化学习完整开源课程资料 包括讲义练习和视频
GithubPython开源项目强化学习教学视频练习题课程材料
这个项目提供了全面的强化学习课程资料,包含讲义、练习题及答案和教学视频。内容覆盖从基础到高级的强化学习知识,如马尔可夫决策过程、动态规划、蒙特卡洛方法和时序差分学习等。每个主题配有详细讲解和Python代码实现。所有资料均为开源,适合自学者和教育工作者使用。该资源为强化学习的学习和教学提供了实用全面的材料支持。
Practical_RL - 强化学习开源课程:实用技巧与实践
GithubGoogle ColabHSEPractical_RLYSDA开源项目强化学习
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。
easy-rl - 强化学习综合教程 从理论到实践
Github开源项目强化学习教程深度学习算法实战蘑菇书
Easy RL是一本全面的强化学习教程,涵盖从基础理论到高级算法的系统知识。内容包括马尔可夫决策过程、Q学习、策略梯度、PPO和DQN等关键概念。通过实例和项目,读者可掌握核心理论和实践技能。教程提供在线阅读、配套习题、代码和补充资源,适合强化学习初学者系统学习使用。
python-machine-learning-book-2nd-edition - Python机器学习与深度学习实用指南
GithubPackt PublishingPython Machine Learning开源项目数据科学机器学习深度学习
本书详细介绍机器学习和深度学习的核心概念,教你使用Python及其主要库(如Scikit-Learn和TensorFlow)进行数据处理、分类、回归和模型优化。书中包含丰富的示例代码和Jupyter笔记本,帮助读者理解复杂的数学理论和实现步骤,是数据科学家和工程师学习和提升机器学习技能的理想选择。
Deep-reinforcement-learning-with-pytorch - 深度强化学习PyTorch实现与代码示例
DQNDeep Reinforcement LearningGithubGymTD3pytorch开源项目
本项目提供经典和前沿的深度强化学习算法PyTorch实现,包括DQN、DDPG、PPO等。项目持续更新并维护,适用于Anaconda虚拟环境管理。详细的安装步骤和测试方法确保用户能顺利运行代码,文档中还提供了相关论文和代码链接,便于深入学习研究。
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号