The Reinforcement Learning Workshop

Various intelligent applications such as video games, inventory management software, warehouse robots, and translation tools use reinforcement learning (RL) to make decisions and perform actions that maximize the probability of the desired outcome. This book will help you to get to grips with the techniques and the algorithms for implementing RL in your machine learning models.Starting with an introduction to RL, you’ll be guided through different RL environments and frameworks. You’ll learn how

这是一本全面而深入的强化学习教材，旨在帮助读者理解和掌握强化学习的基本原理和算法。全书分为14章，涵盖了强化学习的各个方面，包括基本概念、经典算法、深度学习方法，以及实际应用等。 首先，书中介绍了强化学习的基本概念，包括学习范式、基本原理和框架等。然后，通过Markov决策过程和Bellman方程，深入探讨了强化学习的数学基础。在深度学习实践部分，书中详细介绍了如何使用TensorFlow 2进行深度学习模型的实现，包括神经网络的构建、训练和可视化等。 书中还详细介绍了如何使用OpenAI Gym和OpenAI Universe来构建和测试强化学习环境，以及如何使用TensorFlow for Reinforcement Learning来训练强化学习智能体。此外，书中还探讨了动态规划、蒙特卡洛方法和时间差分学习等经典强化学习算法，并介绍了如何在实践中应用这些算法。 在深度学习方法方面，书中详细介绍了深度Q学习，包括其基本原理、实现方法和挑战。此外，还介绍了如何使用PyTorch构建模型，以及如何使用DRQN模型处理长序列的输入和输出数据。 书中还探讨了策略基础强化学习方法，包