本篇整理强化学习中的常见面试题，在面试前对强化学习的基础理论有深入的理解和认识，需要掌握常见算法的基本思想、推导过程。 公式很多，如贝尔曼方程和贝尔曼最优方程这里估计已经被绕晕了，所以会觉得很难，更不要说把目前主流算法都掌握好了，像DDPG、TRPO、PPO等算法的推导过程基本都有一定的难度。 学习资料： 1、英文书：Sutton的Reinforcement Learning: An Introduction，比较经典，总体讲的比较通俗易懂，可能就是英文不太好懂 2、视频教程：David Silver的视频教程，然后参考叶强的中文笔记来看，如果不喜欢英文，可以找李宏毅的视频来听 3、中文书籍：郭宪的《深入浅出强化学习原理入门》 4、英文文档：https://spinningup.openai.com/en/latest/index.html 5、论文：DDPG、TRPO、SAC等都可以找原论文读一下 6、源码：学一个算法要把它的框架搞懂，输入和输出是啥、网络的目标函数、参数怎么更新的都要知道，所以建议也把源码看看

文件中包含了基于eNSP加防火墙的千人中型校园/企业网络规划与设计的topo图及其完整的配置（2份 区别就是第二个加了无线网络规划设计(WIFI)）（三层架构，核心层、汇聚层、计入层），并加所有的配置命令(以txt形式在文件中)，文件在加入了相应的配套文章连接。文章中的综合运用设计技术的单个技术如vlan划分、静态路由、OSPF、单臂路由(trunk/access)、DHCP、无线WLAN、Snooping、MSTP、VRRP、防火墙、DNS server、ACL等。该topo适合了解并熟知单个组网技术的小伙伴，并想学习将单个技术组合应用的小伙伴，使用场景适用于毕业设计、校园网络规划、企业网络规划等场合

Python源代码，基于深度学习最短路径，DeepQlearning

Python源代码，强化学习寻求最短路，可用于学习，内包含一个源代码是用强化学习做的一个迷宫的寻路，动态寻路。

介绍了动态规划(DP), 强化学习(RL) 和 自适应动态规划(ADP).

本文来自于网络，本文主要介绍了如何用深度强化学习来展示TensorFlow 2.0的强大特性，希望对您的学习有所帮助。在本教程中，我将通过实施AdvantageActor-Critic(演员-评论家，A2C)代理来解决经典的CartPole-v0环境，通过深度强化学习（DRL）展示即将推出的TensorFlow2.0特性。虽然我们的目标是展示TensorFlow2.0，但我将尽最大努力让DRL的讲解更加平易近人，包括对该领域的简要概述。事实上，由于2.0版本的焦点是让开发人员的生活变得更轻松，所以我认为现在是

该游戏有两个系统。一个是玩家控制的小车。还有一个AI控制的坦克可以自动探寻敌方坦克所在位置，进行攻击。 运行run_examples.py文件，可以实现坦克战斗界面，其中： machine_control() # human_control() 两个函数进行选择性注释，第一个为增强学习后的坦克大战。第二个函数 human_control()为认为操作进行坦克大战。 run_RF.py函数实现了增强学习模型训练过程。 坦克大战功能： 人工操作坦克控制功能 使用pygame库之后，可以检测玩家的控制，当玩家按下按键后，就可以映射到我方坦克上，从而进行操控。基本操作是： w——前进 s——后退 a——向左前进 d——向右前进 空格——发射导弹 Tensorflow（神经网络编程框架） 2.12 Keras（高级神经网络框架） 2.3.4

强化学习对抗攻击和防御 DQN政策 战略定时攻击 统一攻击 对抗训练 该存储库为深度强化学习代理实现了一些经典的对抗攻击方法，包括（ drl_attacks/ ）： 统一攻击[]。 战略定时攻击[]。 临界点攻击[]。 关键策略攻击。 对抗性政策攻击[]。 也可以使用以下RL防御方法（ drl_defenses/ ）： 对抗训练[]。 还提供了一些图像防御方法（ img_defenses/ ）： JPEG转换[]。 位压缩[ ]。 图像平滑[]。 该项目大部分基于基于的RL框架守。 图片敌对攻击和防御都与实施 ，也是基于Pytorch。 相反，A2C和PPO策略基于pytorch-a2c-ppo-acktr-gail ，DQN使用了天守实现。 任何图像对抗攻击都与此项目兼容。 可用型号 它还可以在文件夹log找到适用于不同任务的训练有素的模型。 下表报告了三种

AI科技大本营在线公开课《深入浅出理解A3C强化学习》如何通过A3C教会机器人打游戏 共36页.pptx

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