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TensorFlow2中的分布式RL 是一个使用实现各种流行的分布增强学习算法的存储库。 分布式RL是适用于随机环境的算法。 如果您想研究Distribution RL，则此存储库将是最佳选择。 dist-rl-tf2包含由领先的AI研究机构发布的三种Distribution RL算法。 演算法 C51 论文作者Marc G.Bellemare，Will Dabney，RémiMunos 方法OFF政策/时间差异/无模型仅限离散操作 观念的核心 # idea01. The output of the Q Network is a Distribution Vector, not a Scalar Value. def create_model ( self ): input_state = Input (( self . state_dim ,)) h1 = Dens

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摘要当控制系统是复杂非线性系统时，设计一类优化控制器是非常复杂的。强化学习是从与控制对象的交互中学习优化策略。本文采取强化学习方法，在未知倒立摆数学模型情况下，

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深度强化学习DDPG算法训练小车运动找球的代码

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强化学习教父 Richard Sutton 的经典教材《Reinforcement Learning：An Introduction》第二版配套代码，本书分为三大部分，共十七章，对其简介和框架做了扼要介绍

Sutton＆Barto撰写的《强化学习：简介》 （第2版）包括本章练习。 该资料库存储了我在理解强化学习过程中对这些练习的尝试。 所有练习均在Rmarkdown中完成，并按章节分开。 章节： 1：简介 第一部分：表格求解方法 2：多臂匪 3：有限马尔可夫决策过程 4：动态编程 5：蒙特卡洛方法 6：时差学习 7：n步自举 8：使用表格方法进行计划和学习 第二部分：近似解法 9：基于策略的预测 10：基于策略的近似控制 11：近似的非策略方法 12：资格跟踪 13：政策梯度法 第三节：深入了解 14：心理学 15：神经科学 16：应用和案例研究 17：边疆

鲁棒与最优控制 原著 KEMINZHOU with JOHNC.DOYLE and KEITHGLOVER 英文版