强化学习深入浅出完全教程
课时介绍
TensorFlow简介-值函数逼近方法强化学习深入浅出完全教程
课程介绍
深入浅出地介绍强化学习的概念，算法发展历史，分类，及发展趋势。
强化学习深入浅出完全教程，内容包括强化学习概述、马尔科夫决策过程、基于模型的动态规划方法、蒙特卡罗方法、时间差分方法、Gym环境构建及强化学习算法实现、值函数逼近方法、DQN方法及其变种、策略梯度方法。
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