本章介绍使用PaddlePaddle实现强化学习，通过自我学习，完成一个经典控制类的游戏，相关游戏介绍可以在Gym官网上了解。我们这次玩的是一个CartPole...

悬崖寻路问题（CliffWalking）是强化学习的经典问题之一，智能体最初在一个网格的左下角中，终点位于右下角的位置，通过上下左右移动到达终点，当智能体到达终...

本课程主要面向人群：(1)对强化学习感兴趣的人士，(2)对强化学习有一定了解的人士。主要内容：全景式介绍强化学习模型的算法。

为什么有的人工作几年已经是架构师、经理、总监、甚至高管？有的人工作十多年却还是在原地打转？

本专栏主要包含有五大项目，其中包含连个CNN实战项目、两个RNN实战项目以及一个深度强化学习（DRL）实战项目。希望对大家学习Tensorflow有进一步的帮助...

2.5.3 Gradient Boosting Decision Tree

最近五年，是强化学习（Reinforcement Learning, RL）爆发的时期。RL是机器学习大家族中的一大类, 使用强化学习能够让机器学着如何在环境中...

深度强化学习是深度学习与强化学习相结合的产物，它集成了深度学习在视觉等感知问题上强大的理解能力，以及强化学习的决策能力，实现了端到端学习。深度强化学习的出现使得...

而对于最前沿的一些实现，包括 Transformer 或其它强化学习，我们通常都需要看原作者开源的代码，或者阅读大厂的复现。出于速度等方面的考虑，这些实现通常会...

强化学习开放源代码节( RL Open Source Fest)是一项全球性在线计划，旨在与学生，数据科学家和Microsoft Research NYC真实世...

强化学习（RL，Reinforcement Learning ）开放源代码节是一项全球性在线计划，旨在让学生与数据科学家和微软研究院“真实世界强化学习”小组的工...

第5部分：2010-2020十年其他的热门话题：深度强化学习、元学习、世界模型、蒸馏网络、神经架构搜索、注意力学习、快速权重、自发明问题...

第5部分：2010-2020十年其他的热门话题：深度强化学习、元学习、世界模型、蒸馏网络、神经架构搜索、注意力学习、快速权重、自发明问题...

以下文章来自知乎，作者Bill Tong。Bill Tong，上海交通大学管理科学与工程博士，曾出版《在线文本数据挖掘》一书。

无论如何，策略，价值或模型只是功能。在深度强化学习中，此类功能由神经网络表示。在这种情况下，通常将强化学习更新公式化为可区分的损失函数（类似于（非）监督学习）。...

在强化学习和监督学习的过程中，所有的策略都会 conditional on。在强化学习的过程中，首先从replay 里面随机sample human data，...

强化学习是透过奖罚机制，让机器在虚拟情境中不断试错（trial and error），累积经验来学习。强化学习已经被证明在竞技游戏中体现出强大的能力，甚至远超人...

JAX由谷歌提出，是TensorFlow的简化库。结合了针对线性代数的编译器XLA，和自动区分本地 Python 和 Numpy 代码的库Autograd，在高...

捉迷藏的游戏自古已有之，它给无数小孩带来了童年乐趣。如果让一群AI来玩躲猫猫，会发生什么呢？看看下面这个视频：

相比 Haiku，RLax 专门针对强化学习。项目作者认为，尽管强化学习中的算子和函数并不是完全的算法，但是，如果需要构建完全基于函数式的智能体，就需要特定的数...