十大必读「深度强化学习」论文-2019，SprekelerLab博士生Robert.zip
深度强化学习（Deep Reinforcement Learning ）是研究的热点之一，在2019年DeepMind OpenAI等发表多篇热门论文。来自SprekelerLab的博士生 Robert Tjarko Lange总结了2019年十大深度强化学习论文，涉及到大型项目、模型RL、多代理RL、学习动力学、组合先验等，值得一看。
文件下载
评论信息
其他资源
- 一维条形码的生成与实现（c语言+注释）
- chart游标跟随并悬停显示ToolTip
- python+opencv实现初步手势识别源码(本人亲测有效).txt
- 组合数学习题答案
- 复杂网络囚徒困境博弈matlab源程序
- c#调用大漠插件100%完美识别文字
- 现代控制理论MATLAB实验指导书.PDF
- Spring+MyBatis+Spring MVC开发案例【完整】
- 学生信息管理系统2222
- C++ Qt5实现RSA加解密
- 员工考勤管理系统源码
- 一些基站信息参考数据(数据库）
- HD66787_V0.22_20030610.pdf
- 2万套PPT模板大全
- ISO/IEC TS 17022：2012 合格评定 - 管理体系第三方审核报告内容要求和建议-完整英文版（19页）
- mysql-installer-community-8.0.22.0.zip
- Auto Hand - VR 1.3.3
- 山东大学数据结构课程试卷（七）及参考答案.pdf
- IP camera的开源系统.7z
- 《C语言接口与实现》书中源代码
- POI提供API
- 无向图用邻接矩阵的深度优先遍历程序
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明