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强化学习入门：基本思想和经典算法 - 知乎
通过感知所处环境的 状态 (state) 对 动作 (action) 的 反应 (reward)， 来指导更好的动作，从而获得最大的 收益 (return)，这被称为在交互中学习，这样的学习方法就被称作强化学习。
深度强化学习 - 菜鸟教程
深度强化学习 深度强化学习是人工智能领域一个令人兴奋的交叉方向，我们可以把它拆解成两个部分来理解： 强化学习 是核心思想，它模拟了人类或动物通过“试错”来学习的过程。
强化学习 - 维基百科，自由的百科全书
强化学习 强化学习 （英語： Reinforcement learning，簡稱 RL）是 机器学习 中的一个领域，强调如何基于 环境 而行动，以取得最大化的预期利益 [1]。 强化学习是除了 监督学习 和 非监督学习 之外的第三种基本的机器学习方法。
一文读懂强化学习：RL全面解析与Pytorch实战 - CSDN博客
本文详细介绍了强化学习的基本概念、马尔可夫决策过程、常见算法如Q学习、PPO等，以及如何通过Python和PyTorch实现强化学习模型，包括实战案例如CartPole环境。 文章探讨了强化学习的实用性、自适应优化和伦理挑战。
动手学强化学习 - 动手学强化学习
在这里，我们希望读者能够真正学习到强化学习的知识，并且对代码实现过程有更加清晰的认识。 该动手学强化学习项目已经整理成书，详情请见 京东链接。 本书一共分为三个部分，分别为动手学习基础篇、动手学习进阶篇和动手学习前沿篇。
强化学习的几个主要方法（策略梯度、PPO、REINFORCE实现等） - [X_O] - 博客园
在强化学习中我们不知要关注过程，还要关注在过程中每一步所能获得到的奖励。 这里我们进一步定义一些概念。 范围（horizon） 是指一个回合的长度（每个回合最大的时间步数），它是由有限个步数决定的。
蘑菇书EasyRL - GitHub Pages
蘑菇书EasyRL 李宏毅老师的《深度强化学习》是强化学习领域经典的中文视频之一。 李老师幽默风趣的上课风格让晦涩难懂的强化学习理论变得轻松易懂，他会通过很多有趣的例子来讲解强化学习理论。 比如老师经常会用玩 Atari 游戏的例子来讲解强化学习算法。
欢迎来到 深度强化学习课程 - Hugging Face 深度强化学习课程 - Hugging Face 文档
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