Reinforcement Learning Toolbox User's Guide_R2021a.pdf

强化学习 matlab案例实现

Reinforcement Learning-Theory and Algorithms_2020.pdf

基于深度学习和强化学习的量化交易系统（基于深度学习和强化学习的定量交易系统） （中文版本在英文版本的下面，请拖动查看） 大纲： 主要结构 仍在努力 结论 主要结构： 该系统包括： 数据处理模块 价格预测模块 强化学习模块基于： 6个动作的设计（卖出，卖空，卖出持有，卖空，卖出，覆盖） 强化学习模块基于： 使用VWAP或BBIBOLL的上下线将价格转换为（-1,1） 分别设计两个增强学习模型，分别用于（买入，卖出持有）和（卖空，覆盖，持有） 设置两个模型的优先级，并决定应输出哪个操作 基于价格预测和RL收益的库存拣货策略 数据处理模块 我从Kaggle获得了数据集，该数据集是美国股票市场的每日价格和数量数据。 数据集包括开盘价，收盘价，高价，低价和数量。 但是，这种数据在深度学习和强化学习的训练中效果不佳。 因此，我创建了数十个技术分析功能以为输入生成更多功能。 通过这种方式

佛罗里达大学电子与计算机工程系教授Sean Meyn撰写的新书稿《强化学习与控制系统》，重点讲述了与强化学习最相关的控制基础，以及基于这些基础的RL算法设计的大量工具。

总共178篇，基本涵盖了20年NIps上所有与强化学习相关的文章。 zip压缩包，不要解压密码，261M大小。 看一看顶会论文怎么写的，自己下笔也大概能有个章法，Good Luck！ 勤奋决定天分！

Can You Train a Dog to Sit? If so, You Can Master Reinforcement Learning in No time! Welcome to the world of reinforced learning. This is a world where self-driving cars can be seen on real roads, where programs can beat world champions, where robots are not only a part of futuristic movies. Sound too scientifically involved for your expertise? Don?t worry; reinforcement learning is much more straightforward than you think. You do not need a college degree or to be a world-class developer in order to build a reinforcement learning application. Some rudimentary Python programming skills and a basic knowledge of Machine Learning is all it takes for this book to turn you into an RL expert. By describing the concept of reinforcement learning in a simple, non-technical way, teaching you its elements, applications, and algorithms in the most comprehensive way possible while giving you a great jumping-off point with some amazing Python implementations, this book is a definite must-have for everyone who wants to master this popular branch of AI without drowning in the technical nonsense. Inside this Book You?ll Discover: The elements of reinforcement learning Reiniforcement Learning vs. other learning types Simulated evironments and Policies A guide to Markov Decision Processes Dynamic Programming An exploration of Monte Carlo Methods The secrets to Q Learning And much, much more! If this sounds like a good deal to you, read this book and become a Reinforcement Learning expert in a matter of days.

LearningRacer-rl 概述 该软件能够在几分钟内通过深度强化学习来自我学习您的AI Robocar。 您可以使用Real Robocar和DonkeySim。 1.说明 许多DIY自驾车，例如JetBot或JetRacer，DonkeyCar，都通过监督学习来使用行为克隆。 该方法需要通过人工演示收集很多标记的数据。 在这种情况下，人类驾驶技术非常重要。 另一方面，在此软件中使用深度强化学习（DRL）。 通过与环境的交互，可以自动获得运行行为。 不需要人类标签的样本数据。 另外，该软件代理可以在Jetson Nano上运行。 为什么可以在Jetson Nano上运行并且学习时间短？ 因为使用了SAC（软演员评论家）和VAE的集成。 SAC是最新的政策外强化学习方法。 另外，VAE预先在云服务器上作为SAC的CNN层进行训练。（这种方法称为状态表示学习）。 此方法由An

阀门控制的强化学习 版本2.1。 2021年3月10日：改进了文档，为希望将代码适应自己的工厂系统的新开发人员提供 Elsevier的MLWA（机器学习与应用程序）期刊的文档记录 该项目将DDPG用于非线性阀的“最佳”控制。 使用MATLAB R2019a和Simulink。 本文介绍了使用MATLAB的强化学习工具箱为非线性设备（例如阀门）创建“最佳”控制器的方法。 “分级学习”是一种简单的“指导”方法，它使人们可以更有效地训练代理。 该论文对研究过程中的学习进行了高度整理，并将观察结果与以前发表的文献相联系，以解决在使用DDPG和强化学习进行最佳控制时经常遇到的挑战。 虽然代码和纸张将Valve用作“工厂”，但这些方法和代码很容易适用于任何工业工厂。 请注意-分级学习是课程学习的最简单形式（以及面向应用/实践的形式）。 文档分为三个部分： 如何按原样运行MATLAB代码和Sim

Manning.Grokking.Deep.Reinforcement.Learning.无水印版pdf