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视频介绍 [复制本页地址介绍给朋友~]
第1.1节 强化学习简介
20分15秒
2
第1.2节 强化学习的模型
1小时21分
3
第1.3节 Gym介绍
44分12秒
4
第2.1节 动态规划
13分58秒
5
第2.2节 值函数和贝尔曼方程
47分51秒
6
第2.3节 策略评估
41分45秒
7
第2.4节 策略改进
44分6秒
8
第2.5节 最优值函数与最优策略
26分51秒
9
第2.6节 值迭代与策略迭代
23分24秒
10
第2.7节 动态规划求解强化学习案例
24分50秒
11
第3.1节 蒙特卡洛法简介
13分58秒
12
第3.2节 蒙特卡洛策略评估
1小时21分
13
第3.3节 蒙特卡洛强化学习
41分50秒
14
第3.4节 异策略蒙特卡洛搜索
1小时13分
15
第4.1节 时序差分策略评估
1小时21分
16
第4.2节 同策略时序差分强化学习
41分40秒
17
第4.3节 异策略时序差分强化学习
32分9秒
18
第4.4节 n步时序差分强化学习
17分24秒
19
第5.1节 从感知机到神经网络
29分6秒
20
第5.2节 深度神经网络
54分56秒
21
第5.3节 激活函数、损失函数和数据预处理
1小时24分
22
第5.4节 Pytorch深度学习
1小时43分
23
第6.1节 线性值函数近似
1小时22分
24
第6.2节 神经网络值函数近似法
1小时2分
25
第6.3节 Double DQN（DDQN）算法
11分27秒
26
第6.4节 Prioritized Repley DQN
23分2秒
27
第6.5节 Dueling DQN算法
16分23秒
28
第7.1节 策略梯度法的基本原理
1小时2分
29
第7.2节 策略梯度定理
27分22秒
30
第7.3节 蒙特卡洛策略梯度法
54分28秒
31
第8.1节 异步优势演员评论员算法
42分12秒
32
第8.2节 深度确定性策略梯度法
32分49秒
33
第8.3节 近端策略优化算法
1小时
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