最近參加了百度強化學習7日打卡營，從只是聽說過Q-learning、AlphaGo的完全小白，到可以自己實現幾個經典強化學習算法，並且使用百度PARL框架實現強化學習解決Pong遊戲和四旋翼懸停。這次的7日打卡營讓我快速入門強化學
1 引言 積跬步以至千里，積怠情以至深淵，我要做一個踏實的ABCer。 本文將介紹在近期聽講飛槳深度學習學院《強化學習7日打卡訓練營》的一點心得體會，該課程由百度NeurIPS全球頂會冠軍團隊親自授課，授課老師講解深入淺出，零基礎
學習自百度強化學習打卡營，第?期(忘了)，嘿嘿 (以下部分圖片和文字來自百度強化學習團隊) 先放上學習資料，強化學習導論(翻譯版): https://rl.qiwihui.com/zh_CN/latest/ 1.什麼強化學習?
文章目錄0 爲了應對Sparse Reward,高層agent老師設置目標, 低層agent學生去完成它 0 爲了應對Sparse Reward, 高層agent老師設置目標, 低層agent學生去完成它 如果低一層的agent沒
DQN(1) DQN(1) 資料 爲什麼需要DQN 僞代碼 需要 復現莫煩PYTHON的核心代碼 效果 下一步任務 資料 莫煩PYTHON DeepMind 《強化學習精要》 Deep Reinforcemen
[ICLRW 17] Learning What Data to Learn Yang Fan, Fei Tian, Tao Qin, Jiang Bian, Tie-Yan Liu from MSRA and USTC pape
我挑選的demo是書《深入淺出強化學習原理入門》裏的一道題，但是沒有答案，所以我想自己嘗試做一下。 （P.S.我真的對這本書很無感，後來發現豆瓣上基本全是對這本書的吐槽。反正，我一開始看得雲裏霧裏的，全書的邏輯性不強，總之不建議讀。想入門
mujoco-py1.5的branch 注意，對應的python是3.5的 ，但是spinningup只支持3.6版本及以上的 TAT，目前沒找到解決方法 gym mujoco-py還是得安裝1.50的版本，2.0的不wor
