即使你不喜欢玩游戏，深度强化学习也很重要。只用看当前使用深度强化学习进行研究的各种功能就知道了：
OpenAI Gym是一个强化学习的标准工具包，可用于解决各种实际问题和进行研究探索。本教程将深入探讨如何利用OpenAI Gym解决实际问题，并进行相关研究。我们将使用代码示例来说明这些概念，帮助您更好地理解和应用。
【新智元导读】谷歌大脑的 Denny Britz 在他的个人博客上发表了一篇强化学习经验总结，包括好用的教程和教材，最关键的，是他经试着用 Python、OpenAI Gym、Tensorflow 写了大部分标准强化学习算法，并且按章节列出，还提供了练习和答案，是为强化学习实践的好资料。 为什么要学习强化学习？ 强化学习（Reinforcement Learning，RL）是我最感兴趣的领域之一。过去几年里强化学习取得的一些成果得到了很多关注，例如掌握围棋、从原始像素学会玩 Atari 游戏，但强化学习还可
刚刚过去的一天，OpenAI被爆出惊天内幕：一个名为Q*（Q-Star）的项目已现AGI雏形。
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟读完本书后，你将使用关键的强化学习算法来克服现实应用中的挑战，并成为强化学习研究社区的一员。 强化学习(RL)是人工智能的一个流行和有前途的分支，它涉及建立更智能的模型和智能体，这些模型和智能体可以根据不断变化的需求自动确定理想的行为。本书将帮助你掌握RL算法，并在构建自学习智能体时理解它们的实现。 从介绍强化学习环境中工作所需的工具、库和设置开始，本书涵盖了强化学习的构建模块，并深入研究了基于值的方法，如Q-learning和SARSA算法的应用。您将学习如何使用
对于大脑的工作原理，我们知之甚少，但是我们知道大脑能通过反复尝试来学习知识。我们做出合适选择时会得到奖励，做出不切当选择时会受到惩罚，这也是我们来适应环境的方式。如今，我们可以利用强大的计算能力，在软件中对这个具体过程进行建模，这就是强化学习。
翻译 | 廉洁 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 强化学习在当今世界可谓是日渐流行，让我们来看一看关于强化学习你不得不知道的5件事。 强化学习是当今社会最热门的研究课题之一，而且其热度正与日俱增。让我们一起来学习下关于强化学习的5个有用知识点。 ▌1.强化学习究竟是什么？它与机器学习技术有什么联系？ 强化学习（Reinforcement Learning）是机器学习的一个分支，它的原理是：在交互环境中，智能体利用自身的经验和反馈，通过试验和错误经验来进行学习。 有监督学习和强化
选自Open AI Blog 机器之心编译 参与：黄小天、微胖 我们开源了 OpenAI 基准（https://github.com/openai/baselines），努力再现与已发表论文成绩相当的强化学习算法。接下来几个月，我们将发布算法；今天发布的是 DQN 和它的三个变体。 重现强化学习结果非常复杂：性能非常嘈杂，算法有很多活动部分，因此会有微妙漏洞，而且很多论文都没有报告所有必要的技巧。通过发布正确的实现（Know-good）（以及创造这些的最佳实践），我们希望确保强化学习的显著优势与现有算法的错
强化学习是一种机器学习方法，用于训练智能体（agent）在与环境的交互中学习如何做出最优决策。Q-learning是强化学习中的一种基于价值函数的方法，用于学习最优策略。本文将详细介绍Q-learning的原理、实现方式以及如何在Python中应用。
强化学习（Reinforcement Learning）是当前最热门的研究课题之一，它在AlphaGo中大放光彩，同时也变得越来越受科研人员的喜爱。本文主要介绍关于增强学习5件有用的事儿。
今天在各行业部署的工业机器人大多是在执行重复的任务。基本上是在预定好的轨迹中移动或者放置物体。但事实上，机器人在如今的制造业中处理不同或者复杂任务环境的能是非常有限的。
选自towardsdatascience 作者：Steeve Huang 机器之心编译 参与：Edison Ke、路雪 本文简要介绍了强化学习及其重要概念和术语，并着重介绍了 Q-Learning 算法、SARSA、DQN 和 DDPG 算法。 📷 强化学习（RL）指的是一种机器学习方法，其中智能体在下一个时间步中收到延迟的奖励（对前一步动作的评估）。这种方法主要用于雅达利（Atari）、马里奥（Mario）等游戏中，表现与人类相当，甚至超过人类。最近，随着与神经网络的结合，这种算法不断发展，已经能够解决更
选自towardsdatascience 作者：Steeve Huang 机器之心编译 参与：Edison Ke、路雪 本文简要介绍了强化学习及其重要概念和术语，并着重介绍了 Q-Learning 算
近年来，随着强化学习（reinforcement learning）在多个应用领域取得了令人瞩目的成果，并且考虑到在现实场景中通常会同时存在多个决策个体（智能体），部分研究者逐渐将眼光从单智能体领域延伸到多智能体。
李林 编译整理 量子位 报道 | QbitAI 出品 今天，马斯克和YC总裁Altman等创办的人工智能非营利组织OpenAI，发布了DQN及其三个变体的TensorFlow实现，以及根据复现过程总结的强化学习模型最佳实现方法。 以下是OpenAI博客文章的主要内容，量子位编译： 我们宣布开源OpenAI Baselines，这是我们内部对发表论文的复现，结果能与论文所公布的相媲美。今天要发布的，包括DQN和它的三个变体。接下来的几个月里，我们将继续发布这些算法。 复现强化学习的结果并非易事：模型的性能有很
很久没有更新文章，从现在开始我将逐步恢复更新。在接下来的日子，我将系统更新强化学习文章，在期间，也会插播一些读博做科研的一些日常总结。
强化学习（Reinforcement Learning）是一种重要的机器学习方法，在智能机器人及分析预测等领域有许多应用。强化学习是智能体(Agent)以"试错"的方式进行学习，通过与环境进行交互获得的奖赏指导行为，目标是使智能体获得最大的奖赏。
前言：上篇介绍了什么是强化学习，应大家需求，本篇实战讲解强化学习，所有的实战代码可以自行下载运行。
An introduction to Reinforcement Learning
OpenAI Gym是一个用于开发和比较强化学习算法的Python库。它提供了一个标准化的环境，使得研究人员可以轻松地测试和比较他们的算法。Gym库中的环境可以是简单的数学问题，也可以是复杂的机器人控制问题。它还提供了多种预定义的环境，如CartPole、MountainCar等，这些环境都可以用于测试和比较强化学习算法。
王瀚宸 编译自 O’reilly 原文作者：Arthur Juliani 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 本文用到的所有python代码都在GitHub上： https://github.com/awjuliani/dfp 强化学习（Reinforcment Learning，RL）的主要内容就是不断训练agent完成任务，我们认为这会让agent学会做这件事情。 举例来说，假如我们希望训练一个会开门的机器人，或者叫agent，以强化学习为框架，就可以让机器人在不断试错中学会开门。 但如果我们希望a
↑开局一张图，故事全靠编。我常常会扪心自问，一个连本行工作都干不好的人，还有时间去捣鼓别的领域，去“学习”别的领域的新知识？然鹅，自诩为“Copy攻城狮”的我，膨胀到像 学一波AI，不求结果，为了兴趣愿意去尝试，哪怕到头来竹篮打水一场空。于是，机缘巧合通过齐老师了解到Baidu的AIStuio以及此次飞浆的实战入门课。国际惯例，免费的午餐实际上并非真正的面试，如同HuaweiCloud的AI训练营推广ModelArts，这次的课也是为了推广飞浆。当然，对于AI小白来说，这些 都是非常不错的工具，里面的学习资源也非常丰富，废话不多说，马上开启Copy之路！
路透社曝光，在奥特曼被解雇之前，几位研究人员给董事会写的警告信可能是整个事件导火索：
我们在之前接触过了监督学习和无监督学习，强化学习可以看作是不同于二者的另一类算法，强化学习让计算机从什么都不懂的时刻开始，通过不断地尝试，从错误中学习，找到一种规律，能够掌握达到目的的方法。
Q-learning 是强化学习中的一种常见的算法，近年来由于深度学习革命而取得了很大的成功。本教程不会解释什么是深度 Q-learning，但我们将通过 Q-learning 算法来使得代理学习如何玩 tic-tac-toe 游戏。尽管它很简单，但我们将看到它能产生非常好的效果。
选自freeCodeCamp 机器之心编译 参与：陈韵竹、刘晓坤 本文通过一种简单的 Catch 游戏介绍了深度强化学习的基本原理，并给出了完整的以 Keras 为前端的 TensorFlow 代码实现，是入门深度强化学习的不错选择。 GitHub 链接：https://github.com/JannesKlaas/sometimes_deep_sometimes_learning/blob/master/reinforcement.ipynb 去年，DeepMind 的 AlphaGo 以 4-1 的比
本周三，OpenAI 的「宫斗」随着山姆・奥特曼回归 CEO 大位而告于段落，不过此次事件的余波还在震撼着关心 AI 的每一个人。我们都想知道，是什么让 OpenAI 前董事会不计任何代价也要开除奥特曼的。
线性代数的基本原理如何支持深度强化学习？答案是解决了马尔可夫决策过程时的迭代更新。
在强化学习系列的前七篇里，我们主要讨论的都是规模比较小的强化学习问题求解算法。今天开始我们步入深度强化学习。这一篇关注于价值函数的近似表示和Deep Q-Learning算法。
强化学习（Reinforcement Learning，RL）近年来受到了广泛关注，因为它在多个领域取得了成功的应用，包括博弈论、运筹学、组合优化、信息论、基于模拟的优化、控制理论和统计学。
原文：小白系列（6）| Q-Learning vs. Deep Q-Learning vs. Deep Q-Network
在课程中，你可以建立自己的智能体，然后教他们学会玩太空侵略者，我的世界，星际争霸，刺猬索尼克等等！
近日，Github 上开源的一个专注模块化和快速原型设计的深度强化学习框架 Huskarl 有了新的进展。该框架除了轻松地跨多个 CPU 内核并行计算环境动态外，还已经成功实现与 OpenAI Gym 环境的无缝结合。TensorFlow 发布了相应的文章来报道此研究成果。
强化学习是机器学习领域中一种重要且强大的学习范式，它通过智能体与环境的交互学习，在不断尝试和错误的过程中，优化其行为以最大化累积奖励。强化学习在许多现实场景中展现出了卓越的应用潜力，如自动驾驶、游戏策略优化、机器人控制等领域。
强化学习（RL）的许多应用都是专门针对将人工从训练循环中脱离而设计的。例如，OpenAI Gym [1]提供了一个训练RL模型以充当Atari游戏中的玩家的框架，许多问扎根都描述了将RL用于机器人技术。但是，一个通常讨论不足的领域是应用RL方法来改善人们的主观体验。
Uber近期发布了一篇文章，公开了五篇关于深度神经进化的论文，其中包括发现了遗传算法可以解决深层强化学习问题，而一些流行的方法也可替代遗传算法，如深度Q-learning和策略梯度。这项研究是Salimans等人在2017年进行的，另一种神经进化算法，即进化策略（ES）同样可以解决问题。Uber进一步阐述了以下问题：如何通过更多地探索更新智能体所带来的压力形式来改进ES；ES是如何与梯度下降联系起来的。这些研究花费巨大，通常需要720到3000个CPU，并分布在巨大，高性能的计算集群中，因此对于大多数研究人员、学生、公司和业余爱好者来说，深度神经进化研究似乎遥不可及。
强化学习是一种机器学习范式，其中智能体学习通过与环境互动来选择行动以最大化累积奖励。
AI 科技评论按：继今年 8 月谷歌开源发布了专为学术研究人员设计的简单但鲁棒的强化学习框架「多巴胺」（Dopamine）之后，早已被谷歌母公司收购但保持独立运营的 DeepMind 也把自己日常使用的代码库拿出来开源，继续为领域内的研究人员们提供功能丰富、高可复现性及高可拓展性的实验工具。 AI 科技评论介绍如下。
雷锋网 AI 科技评论按：继今年 8 月谷歌开源发布了专为学术研究人员设计的简单但鲁棒的强化学习框架「多巴胺」（Dopamine）之后，早已被谷歌母公司收购但保持独立运营的 DeepMind 也把自己日常使用的代码库拿出来开源，继续为领域内的研究人员们提供功能丰富、高可复现性及高可拓展性的实验工具。雷锋网 AI 科技评论介绍如下。
OpenAI Gym 是一个用于开发和比较强化学习算法的工具包，提供了多个环境，包括经典的控制问题和 Atari 游戏。本篇博客将深入介绍 OpenAI Gym 中的强化学习算法，包括深度 Q 网络（Deep Q Network, DQN）和深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG）。
【新智元导读】《蒙特祖玛的复仇》是一个出了名困难的游戏，是强化学习的一大挑战。本文作者长期从事深度强化学习研究，他认为DeepMind和OpenAI攻克蒙特祖玛的复仇并没有看上去意义那么重大，深度强化学习的长期目标是让智能体具备先验知识，可以从零开始玩游戏。
在强化学习（六）时序差分在线控制算法SARSA中我们讨论了时序差分的在线控制算法SARSA，而另一类时序差分的离线控制算法还没有讨论，因此本文我们关注于时序差分离线控制算法，主要是经典的Q-Learning算法。
https://github.com/wwxFromTju/awesome-reinforcement-learning-zh
作者：bear 该篇文章是我学习过程的一些归纳总结，希望对大家有所帮助。 最近因为 AI 大火，搞的我也对 AI 突然也很感兴趣，于是开启了 AI 的学习之旅。其实我也没学过机器学习，对 AI 基本上一窍不通，但是好在身处在这个信息爆炸的时代，去网上随便一搜发现大把的学习资料。 像这个链接里面：https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md 就有很多资料，但是这相当于大海捞针。在学习之前我们先明确自己的目的是什么，如题这篇文章是入门强化学习，那么就需要定义
Q-Learning 是最著名的强化学习算法之一。我们将在本文中讨论该算法的一个重要部分：探索策略。但是在开始具体讨论之前，让我们从一些入门概念开始吧。
强化学习算法的思路非常简单，以游戏为例，如果在游戏中采取某种策略可以取得较高的得分，那么就进一步「强化」这种策略，以期继续取得较好的结果。这种策略与日常生活中的各种「绩效奖励」非常类似。我们平时也常常用这样的策略来提高自己的游戏水平。
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