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深入浅出强化学习：原理入门
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2022-02-28 17:52:43
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  • 前言
  • 目录
  • 1 绪论
  • 第一篇 强化学习基础
    • 2 马尔科夫决策过程
    • 3 基于模型的动态规划方法
  • 第二篇 基于值函数的强化学习方法
    • 4 基于蒙特卡罗的强化学习方法
    • 5 基于时间差分的强化学习方法
    • 6 基于值函数逼近的强化学习方法
  • 第三篇 基于直接策略搜索的强化学习方法
    • 7 基于策略梯度的强化学习方法
    • 8 基于置信域策略优化的强化学习方法
    • 9 基于确定性策略搜索的强化学习方法
    • 10 基于引导策略搜索的强化学习方法
  • 第四篇 强化学习研究及前沿
    • 11 逆向强化学习
    • 12 组合策略梯度和值函数方法
    • 13 值迭代网络
    • 14 基于模型的强化学习方法：PILCO及其扩展
  • 后记
  • 参考文献
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