近年来,深度强化学习的取得了飞速发展,为了提高深度强化学习处理高维状态空间或动态复杂环境的能力,研究者将记忆增强型神经网络引入到深度强化学习,并提出了不同的记忆增强型深度强化学习算法,记忆增强型深度强化学习已成为当前的研究热点.

深度学习研究小组 关于 在这个免费的在线学习计划中，我们将研究Aston Zhang，Zack C. Lipton，Mu Li和Alex J. Smola的一书。 所有学习课程都是免费的，并且完全免费。所有会话都将被记录并上传到 。 与其他研究组不同，形式（暂定）如下： 各章将提供幻灯片，然后是代码演练 每节课都有一个讨论和问答环节 每次课程结束后，我们将分配与该课程涵盖的材料相对应的实地练习。我们将要求您通过GitHub或Google Colab上传编程解决方案。在下面的完整时间表中找到每个作业的说明。 在每次会议之前，我们将提前提供一份额外的阅读材料清单，这将对下届会议有所帮助。 我们计划举办客座讲座和演讲，为学生提供更多实用价值（TBA） 将有一个最终项目，该项目将分小组进行。小组必须在计划结束时介绍他们的工作。 （更多信息即将推出！） 指示 确保加入我们的Slack组（渠道： ＃d

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强化学习(ReinforcementLearning,RL)作为机器学习领域中与监督学习、无监督学习并列的第三种学习范式,通过与 环境进行交互来学习,最终将累积收益最大化.常用的强化学习算法分为模型化强化学习(ModelＧbasedReinforcementLearＧ ning)和无模型强化学习(ModelＧfreeReinforcementLearning).

机器学习研究 这些是我跟随他人足迹的注解。 生成的页面。

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斯坦福-张量流教程 该存储库包含课程CS 20：TensorFlow for Deep Learning Research的代码示例。 它会随着课程的进行而更新。 详细的教学大纲和讲义可在找到。 在本课程中，我使用python3.6和TensorFlow 1.4.1。 有关上一年课程的代码和注释，请参阅文件夹2017和网站 有关安装说明和依赖项列表，请参见此存储库的安装文件夹。

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