强化学习进阶教程
本文深入探讨强化学习的核心算法，包括Q-Learning、DQN等...
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强化学习入门指南 (Reinforcement Learning Primer) 📚 学习目标：掌握强化学习的核心概念、主要算法分类等，为深入学习强化学习奠定坚实基础。 本文面向初学者，系统介绍强化学习的核心概念与算法。强化学习广泛应用于游戏 AI、机器人控制、推荐系统与自动驾驶等领域。 1234import numpy as npa = np.ones(1) 123#include<iostream>using namespace std; 📋 目录导航 1. 什么是强化学习 (Reinforcement Learning)？ 2. 强化学习的核心要素 3. 强化学习的分类 4. 探索 (Exploration) 与利用 (Exploitation) 5. 强化学习的关键方程：贝尔..
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Reinforcement Learning Primer 📚 Learning Objectives: Master the core concepts of reinforcement learning, main algorithm categories, etc., to lay a solid foundation for in-depth study of reinforcement learning. This document aims to provide beginners with a systematic introduction to reinforcement learning. As an important branch of artificial intelligen..
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