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在像DP和蒙特卡罗这样的表格方法中，我们已经看到状态的表示实际上是对每个状态的记忆。现在让我们回顾一下究竟什么是状态。状态是一组可观察的特征或变量所采用的值。假设一个代理处于4x4网格中，因此代理在粒度上的位置是一个特征。这给出了16个不同的位置，意味着1
DeepMind在2013年出版的一份名为《深度强化学习》的出版物介绍了一种新的深度学习模式，用于强化学习，并证明了它能够掌握Atari 2600电脑游戏的复杂控制策略，只使用原始像素作为输入。在本教程中，我将使用Keras实现本文。我们将从强化学习的基础
使机器人在现实世界中自主行动是很困难的。即使使用昂贵的机器人和世界一流的研究人员，机器人仍然难以在复杂的非结构化环境中自主导航并实现交互。能应付我们世界所有复杂性的工程系统是很难的。从非线性动力学和部分可观测性到不可预知的地形和传感器故障，机器人特别容易受
斯坦福大学博士生、师从李飞飞教授的Jim Fan（范麟熙）带你一文读懂强化学习的来龙去脉。本文以轻松有趣的方式介绍了强化学习的概念和目的，早期功不可没的宗师泰斗，理解算法所需要的预备知识，还从仿生学和心理学的角度介绍了强化学习的历史背景。欢迎来到《强化学习
深度强化学习技术可用于从视觉输入中学习复杂的任务策略，并已成功应用于经典的Atari2600游戏中。最近在这一领域的研究表明，人工智能甚至可以在挑战性的探索系统上胜过人类。谷歌研究人员最近提出了一种新的MBRL算法，即模拟策略学习，它使用游戏模型来学习选择
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