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时长( 10:21:45) |
播放量(246229) |
强化学习-学员网上学习行为规范 |
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2466 |
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强化学习-课程负责人简介 |
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2438 |
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强化学习-课程学习方法与策略 |
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2378 |
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强化学习-学习进度表 |
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2386 |
1.1马尔可夫过程 |
00:15:57
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2365 |
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1.2马尔可夫决策过程 |
00:14:51
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2344 |
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1.3环境已知与未知 |
00:10:58
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2320 |
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1.4环境的确定性与随机性 |
00:04:54
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2364 |
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1.5强化学习的应用 |
00:17:57
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2266 |
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第二章_01_MAB问题描述 |
00:08:46
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2150 |
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第二章_02_简单策略和贪婪策略 |
00:16:20
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2157 |
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第二章_03_探索利用平衡 |
00:15:50
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2167 |
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第二章_05_epsilon贪心策略 |
00:13:34
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2142 |
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第三章_01_三连棋游戏第一步走中间 |
00:19:49
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2151 |
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第三章_03_状态价值的定义与思想 |
00:19:17
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2149 |
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第三章_04_策略迭代法 |
00:19:01
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2123 |
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第三章_05_值迭代法 |
00:17:34
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2139 |
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第四章_01_状态-动作价值函数 |
00:18:31
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2139 |
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第四章_02_Sarsa |
00:11:24
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2120 |
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第四章_03_Q-learning |
00:15:56
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2153 |
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第四章_04_Q-learning和Sarsa的对比 |
00:20:47
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2164 |
|
第四章_05_DQN |
00:10:07
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2151 |
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第五章_01_Gym简介和环境加载 |
00:20:58
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2126 |
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第五章_02_Gym的使用方法 |
00:13:48
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2156 |
|
第六章_01_基于策略的思想 |
00:16:48
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2126 |
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第六章_02_随机性策略梯度方法 |
00:13:06
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2135 |
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第六章_03_策略梯度定理的推导(上) |
00:10:17
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2142 |
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第六章_03_策略梯度定理的推导(下) |
00:13:37
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2143 |
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第六章_04_蒙特卡罗方法 |
00:14:35
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2153 |
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第六章_05_REINFORCE算法 |
00:17:21
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2161 |
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第七章_01_策略梯度方法的缺点 |
00:09:34
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2163 |
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第七章_03_Actor-Critic的算法流程 |
00:16:09
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2209 |
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第七章_04_Actor-Critic with Baseline |
00:20:36
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2160 |
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第七章_05_广义优势函数估计 |
00:16:14
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2160 |
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第七章_11_DDPG的算法流程 |
00:18:44
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2219 |
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2 Q-learning和Sarsa关键知识点 |
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2030 |
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3 策略梯度关键知识点 |
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2043 |
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案例 Q-learning解决悬崖寻路 |
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2030 |
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1 强化学习关键概念 |
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2001 |
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案例 REINFORCE算法求解小车爬山游戏 |
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2010 |
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案例 迷宫寻宝 |
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2002 |
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案例 利用策略迭代和值迭代求解迷宫寻宝问题 |
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2001 |
|
案例 多臂老虎机问题策略的实现 |
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2008 |
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讲义1.1马尔可夫过程 |
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2059 |
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讲义1.2马尔可夫决策过程 |
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2037 |
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讲义1.4环境的确定性与随机性 |
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2022 |
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讲义2.3探索与利用平衡 |
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2017 |
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讲义2.5ε贪心策略 |
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2044 |
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讲义2.6案例训练 多臂老虎机问题策略实现 |
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2042 |
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讲义3.3状态价值的定义与思想 |
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2053 |
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讲义3.5值迭代法 |
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2050 |
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讲义4.1状态-动作价值函数 |
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2080 |
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讲义4.2Sarsa |
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2059 |
|
讲义4.4Q-learning和Sarsa的对比 |
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2070 |
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讲义4.5DQN |
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2078 |
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讲义5.1Gym简介和环境加载 |
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2089 |
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讲义5.2Gym的使用方法 |
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2077 |
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讲义5.3Sarsa和Q-learning在悬崖寻路问题上的实现 |
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2081 |
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讲义6.1基于策略的思想 |
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2088 |
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讲义6.2随机性策略梯度方法 |
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2073 |
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讲义6.4蒙特卡罗方法 |
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2086 |
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讲义7.5广义优势函数估计 |
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2078 |
|
讲义7.6DDPG的算法流程 |
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2127 |
|
讲义2.4探索与利用的意义 |
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2108 |
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讲义7.2Actor-Critic的思想 |
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2100 |
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讲义7.3~7.4Actor-Critic的算法流程 |
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2127 |
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讲义6.3策略梯度定理的推导 |
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2119 |
|
讲义6.5REINFORCE算法 |
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2134 |
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讲义4.3Q-learning |
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2132 |
|
讲义3.1三连棋游戏第一步走中间 |
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2190 |
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讲义3.2三连棋游戏第一步走角落 |
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2168 |
|
讲义2.1MAB问题描述 |
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2194 |
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讲义2.2简单策略和贪婪策略 |
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2172 |
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讲义1.3环境已知与未知 |
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2184 |
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讲义1.5强化学习的应用 |
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2187 |
|
讲义7.1策略梯度方法的缺点 |
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2224 |
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讲义3.4策略迭代法 |
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2187 |
|
案例 AC实现小车倒立摆游戏 |
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2322 |
|
测试强化学习5.3视频 |
00:19:42
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2348 |
|
测试强化学习-7.2视频 |
00:18:44
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2331 |
|
第三章_02_三连棋游戏第一步走角落new |
00:11:00
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2461 |
|
第二章_04_探索与利用的意义new |
00:19:24
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2354 |
|
强化学习-课程考核大纲 (7.4) |
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2381 |
|
强化学习-课程教学大纲 (7.4) |
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2286 |
|
强化学习-课程教学设计一体化实施方案 (7.4) |
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2282 |
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Actor Critic (v1) |
00:10:18
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1690 |
|
Deep Q-Learning (V1) |
00:11:37
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1684 |
|
Deep Q-Network（V1) |
00:15:56
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1670 |
|
价值函数的近似算法（V1） |
00:11:22
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1711 |
|
Deterministic Policy Gradient （V1） |
00:14:31
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1724 |
|
Off-policy Actor-Critic（V1) |
00:15:51
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1735 |
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第七单元 Actor-Critic-new |
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1643 |
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第四单元 QLearning |
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1649 |
1.1马尔可夫过程 |
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1448 |
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1.2马尔可夫决策过程 |
/
|
0 |
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1.3环境已知与未知 |
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|
1459 |
|
1.4环境的确定性与随机性 |
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|
1452 |
|
1.5强化学习的应用 |
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1451 |
|
2.1 MAB问题描述 |
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0 |
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2.2 简单策略和贪婪策略 |
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1447 |
|
2.3 探索利用平衡 |
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1449 |
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2.4 探索与利用的意义 |
/
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1452 |
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2.5 epsilon贪心策略 |
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1451 |
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3.1 三连棋游戏第一步走中间 |
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1457 |
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3.2 三连棋游戏第一步走角落 |
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1457 |
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3.3 状态价值的定义与思想 |
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1454 |
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3.4 策略迭代法 |
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1621 |
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3.5 值迭代法 |
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1623 |
|
4.1 状态-动作价值函数 |
/
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1624 |
|
4.2 Sarsa |
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1630 |
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4.3 Q-learning |
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1641 |
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4.4 Q-learning和Sarsa的对比 |
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1644 |
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4.5 DQN |
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0 |
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5.1 Gym简介和环境加载 |
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0 |
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5.2 Gym的使用方法 |
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1644 |
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5.3 Sarsa和Q-learning在悬崖寻路问题上的实现 |
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1643 |
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6.1 基于策略的思想 |
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1648 |
|
6.2 随机性策略梯度方法 |
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1656 |
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6.3 策略梯度定理的推导 |
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1661 |
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6.4 蒙特卡罗方法 |
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1690 |
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6.5 REINFORCE算法 |
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1694 |
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7.1 策略梯度方法的缺点 |
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1692 |
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7.2 Actor-Critic的思想 |
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0 |
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7.3_7.4 Actor-Critic的算法流程 |
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1692 |
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7.5 广义优势函数估计 |
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1695 |
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7.6 DDPG的算法流程 |
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1708 |
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强化学习-课程教学大纲202309 |
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1609 |
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强化学习-课程教学设计一体化实施方案202309 |
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1607 |
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强化学习-课程考核大纲202309 |
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1613 |
强化学习-学员网上学习行为规范
1.1马尔可夫过程
1.1马尔可夫过程