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足球是迄今为止世界上最受欢迎的运动。全球拥有超过40亿球迷，足球已被证明可以超越世代，超越了地缘政治竞争，甚至超越了战争冲突。这种热情已转移到视频游戏领域，其中像FIFA这样的游戏经常被列为全球最受欢迎的视频游戏之一。像FIFA这样的环境的复杂性经常给AI
强化学习是当前最热门的研究课题之一，它在AlphaGo中大放光彩，同时也变得越来越受科研人员的喜爱。强化学习是一种机器学习方法，它使Agent能够在交互式环境中年通过试验并根据自己的行动和经验反馈的错误来进行学习。PacMan在网格中的位置就是其所处的状态
本文将带你学习经典强化学习算法 Q-learning 的相关知识。在这篇文章中，你将学到：Q-learning 的概念解释和算法详解；通过 Numpy 实现 Q-learning。假设你是一名骑士，并且你需要拯救上面的地图里被困在城堡中的公主。如果进入到城
许多机器学习研究旨在从神经科学、心理学和儿童发展中汲取灵感，宣传诸如Hebbian学习、好奇心驱动的探索或课程学习等概念，并将其作为建筑设计或学习理论最新转折的理由——而且往往是一种后合理化。然而，我们通常忽略了这样一个事实：即现代机器学习工具包既没有接近
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