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共54章

免费版权信息
免费前言
免费致谢
免费数学符号
免费第一篇深度强化学习
免费第1章深度强化学习基础
免费 1.1 强化学习
免费 1.2 马尔可夫属性和决策过程
免费 1.3 强化学习核心概念
免费 1.4 Q-learning
免费第2章深度强化学习算法
免费 2.1 基于值的深度强化学习算法
免费 2.2 基于策略的深度强化学习算法
2.3 基于模型的深度强化学习算法
2.4 基于分层的深度强化学习算法
第3章分布式深度强化学习
3.1 分布式系统
3.2 分布式深度强化学习算法
3.3 分布式深度强化学习框架
第二篇多智能体深度强化学习
第4章多智能体深度强化学习基础
4.1 多智能体强化学习
4.2 部分可见马尔可夫决策过程
第5章多智能体深度强化学习算法
5.1 基于值函数的多智能体深度强化学习
5.2 基于策略的多智能体深度强化学习
5.3 基于AC框架的多智能体深度强化学习
第三篇多任务深度强化学习
第6章多任务深度强化学习基础
6.1 简介
6.2 策略蒸馏法
第7章多任务深度强化学习算法
7.1 无监督强化与辅助学习
7.2 使用渐进式神经网络解决任务的复杂序列
7.3 基于单智能体的多任务共享模型
7.4 使用PopArt归一化多任务更新幅度
第四篇深度强化学习的应用
第8章游戏
8.1 Gym Retro游戏平台
8.2 相关应用
第9章机器人控制
9.1 机器人导航
9.2 路径规划
9.3 机器人视觉
第10章计算机视觉
10.1 图像
10.2 视频
第11章自然语言处理
11.1 与知识库交互的多轮对话智能体
11.2 鲁棒远程监督关系提取

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