【V8406】深度强化学习 ( DQN )基本原理与AI项目实战(热推)

视频教程大纲

深度强化学习 ( DQN )基本原理与AI项目实战
强化学习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。其灵感来源于心理学中的行为主义理论,即有机体如何在环境给予的奖励或惩罚的刺激下,逐步形成对刺激的预期,产生能获得最大利益的习惯性行为。
在强化学习的世界里, 算法称之为Agent, 它与环境发生交互,Agent从环境中获取状态(state),并决定自己要做出的动作(action).环境会根据自身的逻辑给Agent予以奖励(reward)。奖励有正向和反向之分。比如在游戏中,每击中一个敌人就是正向的奖励,掉血或者游戏结束就是反向的奖励。
【课程内容】
强化学习简介
强化学习基本概念
马尔科夫决策过程
Bellman方程
值迭代求解
代码实战求解过程
QLearning基本原理
QLearning迭代计算实例
QLearning迭代效果
求解流程详解
DeepQnetwork原理
DQN网络细节
DQN网络参数配置
搭建DQN网络模型
DQN卷积操作定义
数据预处理
实验阶段数据存储
实现训练模块
Debug解读训练代码
完整代码流程分析
DQN效果演示

解压密码

您暂时无权查看此隐藏内容!

百度网盘下载地址

资源下载价格9.8立即支付    升级VIP后免费升级VIP
立即支付后显示网盘资源,教程不能播放无条件退款,退款请联系右边在线客服。 终生VIP活动价68元,平台稳定运营2年+,其他平台有的这都有,还是全网最低价。
1、网军编程学院为非营利性网站,全站所有资料仅供网友个人学习使用,禁止商用。
2、本站所有文档、视频、书籍等资料均由网友分享,本站只负责收集不承担任何技术及版权问题。
3、如本帖侵犯到任何版权问题,请立即告知本站,本站将及时予与删除下载链接并致以最深的歉意。
4、本帖部分内容转载自其它媒体,但并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责。
5、一经注册为本站会员,一律视为同意网站规定,本站管理员及版主有权禁止违规用户。
6、其他单位或个人使用、转载或引用本文时必须同时征得该帖子作者和网军编程学院的同意。
7、网军编程学院管理员和版主有权不事先通知发贴者而删除本文。

发表评论

发表评论

电子邮件地址不会被公开。