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时长( 10:21:45) |
播放量(84342) |
1.1马尔可夫过程 |
00:15:57
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2294 |
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1.2马尔可夫决策过程 |
00:14:51
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2271 |
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1.3环境已知与未知 |
00:10:58
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1.4环境的确定性与随机性 |
00:04:54
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1.5强化学习的应用 |
00:17:57
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第二章_01_MAB问题描述 |
00:08:46
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2077 |
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第二章_02_简单策略和贪婪策略 |
00:16:20
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2085 |
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第二章_03_探索利用平衡 |
00:15:50
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2093 |
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第二章_05_epsilon贪心策略 |
00:13:34
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2072 |
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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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2077 |
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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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2076 |
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第三章_04_策略迭代法 |
00:19:01
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2052 |
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第三章_05_值迭代法 |
00:17:34
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2067 |
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第四章_01_状态-动作价值函数 |
00:18:31
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2065 |
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第四章_02_Sarsa |
00:11:24
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2046 |
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第四章_03_Q-learning |
00:15:56
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2082 |
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第四章_04_Q-learning和Sarsa的对比 |
00:20:47
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2092 |
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第四章_05_DQN |
00:10:07
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2079 |
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第五章_01_Gym简介和环境加载 |
00:20:58
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第五章_02_Gym的使用方法 |
00:13:48
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第六章_01_基于策略的思想 |
00:16:48
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2056 |
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第六章_02_随机性策略梯度方法 |
00:13:06
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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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2065 |
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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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第六章_04_蒙特卡罗方法 |
00:14:35
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第六章_05_REINFORCE算法 |
00:17:21
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第七章_01_策略梯度方法的缺点 |
00:09:34
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第七章_03_Actor-Critic的算法流程 |
00:16:09
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第七章_04_Actor-Critic with Baseline |
00:20:36
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第七章_05_广义优势函数估计 |
00:16:14
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第七章_11_DDPG的算法流程 |
00:18:44
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测试强化学习5.3视频 |
00:19:42
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测试强化学习-7.2视频 |
00:18:44
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第三章_02_三连棋游戏第一步走角落new |
00:11:00
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第二章_04_探索与利用的意义new |
00:19:24
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Actor Critic (v1) |
00:10:18
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Deep Q-Learning (V1) |
00:11:37
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1613 |
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Deep Q-Network（V1) |
00:15:56
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价值函数的近似算法（V1） |
00:11:22
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1640 |
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Deterministic Policy Gradient （V1） |
00:14:31
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1652 |
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Off-policy Actor-Critic（V1) |
00:15:51
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1662 |
1.1马尔可夫过程