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Q学习算法例子
- 实现强化学习中Q值函数的实现。里面包含了一个实现例子(Q value matrix in reinforcement Learning)
ReinforcementLearning
- 用强化学习方法解决简单的走迷宫问题，得到智能体的最优路径(Using reinforcement learning to solve simple maze problem)
boltz12
- 使用强化学习方法实现移动激光测距机器人避障(Realization of obstacle avoidance by mobile laser rangefinder using Reinforcement learning method)
Reinforcement-learning-with-tensorflow-master
- 各种强化学习代码，强化学习(reinforcement learning)，又称再励学习、评价学习，是一种重要的机器学习方法，在智能控制机器人及分析预测等领域有许多应用。(Reinforcement learning (reinforcement learning), also known as reinforcement learning and evaluation learning, is an important machine
reinforcement-learning-an-introduction-master
- sutton强化学习书籍python源码(The codes of the book named Reinforcement Learning:An Introduction written by sutton.)
TicTacToc
- 基于强化学习的三子棋程序，通过学习，人机对战时电脑可立于不败之地。(Learning by reinforcement learning based on man-machine chess program, computer can be in an invincible position in wartime.)
rl
- python实现强化学习，基于吴恩达教程，实现机器人自动走迷宫功能(Python implementation of reinforcement learning)
adaptive-critic-designs-master
- 常用的强化学习中的自适应actor-critic算法python实现教程代码(Commonly used adaptive reinforcement learning actor-critic algorithm Python implementation tutorial code)
Q_learning
- 强化学习代码，求解贝尔曼方程，用qlearning求解(Reinforcement learning code, behrman equation, using qlearning solution)
matlab Q学习仿真
- Qdemo演示程序 Qlearning Q学习主程序 调用 drnd（随机变量生成函数） 任务改变时，要设当改变execut子函数和一些脚标变换函数。 用于打印状态的statements也要改一下。(Qdemo demo The main program Qlearning Q learning Call DRND generating function (random variables))
Q-learning
- 强化学习的核心算法，Q-table，应用动作值函数对动作的Q值进行更新来找到最优策略。(The core algorithm of reinforcement learning, Q-table, uses action value function to update the Q value of actions to find the optimal strategy.)
深度学习入门：基于Python的理论与实现.pdf+代码
- 本书是深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识，对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解，此外还介绍了深度学习相关的实用技巧，自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用，以及为什么加深层可以提高识别精度等“为什
机器学习Python程序
- 覆盖了基本常用的机器学习算法。包括线性回归与分类算法；决策树；多种降维算法；优化算法；强化学习等多类算法的Python代码。(It covers the commonly used machine learning algorithms. Including linear regression and classification algorithm; decision tree; a variety of dimensionality
matlab Q学习仿真
- 基于Q学习算法，寻找最优路径，是强化学习中的一种，很实用，代码很详细，有备注(Searching for the optimal path based on Q algorithm is a kind of reinforcement learning. It is very practical, the code is very detailed, with notes.)
reinforcement-learning-code-master
- 强化学习圣经，著名强化学习实践案例，从基础到深入(Intensive Bible Learning)
Q-learning
- 强化学习Qlearning简单演示。。。。。。(Reinforced learning Qlearning simple demo)
tpprl
- 结合深度强化学习和时间点过程算法的实现，主要用python(In combination with deep reinforcement learning and implementation of time point process algorithm, Python is mainly used.)
Reinforcement Learning：An Introduction
- 在这本书中，我们探索了一种从交互中学习的计算方法。我们不直接对人或动物如何学习进行理论分析，而是探索理想化的学习情境，评估各种学习方法的效率。也就是说，我们采用人工智能研究人员或工程师的角度。我们探索去设计在这些方面上格外有效率的机器，他能够解决科学或经济学领域的问题。通过数据分析和计算实验来评估这些设计。我们将这种方法称为强化学习，更侧重于目标导向的交互学习，而不是其他方法。(In this book, we explored a c
Sara算法
- 实现的Sara强化学习算法，动作选择策略为贪心策略，且存在收敛条件和最终状态。(The implemented Sara reinforcement learning algorithm, the action selection strategy is a greedy strategy, and there are convergence conditions and final states.)
Actor_Critic
- 基于强化学习算法Actor-Critic实现的小案例。(A small case based on the reinforced learning algorithm Actor-Critic.)