当前位置： 首页 > news >正文

清华大学李升波教授的强化学习Tutorial Lecture

news 2025/6/20 6:21:37

清华大学李升波教授的强化学习Tutorial Lecture

在这里插入图片描述
强化学习受生物学习行为启发，同时与最优控制和Trial and Error学习方法有着紧密联系。这份清华大学李升波教授的强化学习Lecture系统介绍了强化学习的基本概念，强化学习最优性条件、策略迭代与值迭代等基础知识。并通过介绍如何使用函数近似来表示值函数和策略，过渡到现代深度强化学习算法的讲解。最后，介绍了强化学习的一个具体落地方向：自动驾驶及课题组在这方面的系列成果，包含系统讲述强化学习的教材及强化学习开源软件GOPS。这份Lecture是开启强化学习之旅的不二选择，欢迎大家前来阅读😄！

看完这份强化学习Lecture，想要更深入更系统的学习强化学习？欢迎参考以下资料：

  • 强化学习经典教材
  • 主流强化学习算法代码实现

在这里插入图片描述
请添加图片描述
在这里插入图片描述

http://www.xdnf.cn/news/11935.html

相关文章：

  • 2D物体检测学习
  • Linux 系统编程 day4 进程管道
  • 多线程使用——多线程的创建和常用方法
  • 2025年MathorCup数学应用挑战赛【选题分析】
  • Android tinyalsa库函数剖析
  • nginx 在 windows 中 部署 jar包 和 dist包
  • 深度学习基础--CNN经典网络之InceptionV3详解与复现(pytorch)
  • goland做验证码识别时报“undefined: gosseract.NewClient”
  • 哪种电脑更稳定？Mac？Windows？还是云电脑？ 实测解密
  • 对WAV文件进行降噪
  • 探索 Higress：下一代云原生 API 网关
  • ulauncher软件启动器
  • Nacos 中使用了哪些缓存？缓存的目的是什么？是如何实现的？
  • 基于领域知识的A型主动脉夹层综合分割及面向临床的评估|文献速递-深度学习医疗AI最新文献
  • 获取不到AndroidManifest中的meta-data
  • AI Agents系列之构建多智能体系统
  • 《奇迹世界起源》：神之月晓活动介绍！
  • 不确定与非单调推理的概率方法
  • 安全光幕的CE认证
  • 项目计划管理系统怎么选？15款项目管理工具详评
  • Flutter与FastAPI的OSS系统实现
  • 【系统架构设计师】统一过程模型（RUP）
  • 什么是爬虫？——从技术原理到现实应用的全面解析
  • Scrapeless Scraping Browser: A high-concurrency automation solution for AI
  • 高翔《视觉SLAM十四讲》第7章对极几何相关内容，对极约束分析讲解
  • 文章记单词 | 第38篇（六级）
  • fetch使用put请求提交文件，postman使用put请求提交文件
  • 将DeepSeek-R1蒸馏为轻量级模型实战
  • 《AI赋能职场：大模型高效应用课》第8课 AI辅助职场沟通与协作
  • 【专题刷题】双指针（四）：最接近的三数之和，接雨水