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本课程为强化学习与控制，由清华大学开设，长聘教授李升波主讲，共十一讲，本讲为第十一讲，主要介绍RL的各类拾遗，包括POMDP、鲁棒性、多智能体、元学习、逆强化学习以及训练平台等。
2021-07-09 21:06:30
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本课程为强化学习与控制，由清华大学开设，长聘教授李升波主讲，共十一讲，本讲为第三讲，主要介绍免模型学习的蒙特卡洛法，包括Monte Carlo估计，On-policy/off-policy，重要性采样等。
2021-07-09 21:06:26
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本课程为强化学习与控制，由清华大学开设，长聘教授李升波主讲，共十一讲，本讲为第五讲，主要介绍介绍带模型学习的动态规划法，包括策略迭代、值迭代、收敛性原理等。
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本课程为强化学习与控制，由清华大学开设，长聘教授李升波主讲，共十一讲，本讲为第六讲，主要介绍间接型RL的函数近似方法，包括常用近似函数，值函数近似，策略函数近似以及所衍生的Actor-critic架构等。
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本课程为强化学习与控制，由清华大学开设，长聘教授李升波主讲，共十一讲，本讲为第七讲，主要介绍直接型RL的策略梯度法，包括各类Policy Gradient, 以及如何从优化的观点看待RL等。
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本课程为强化学习与控制，由清华大学开设，长聘教授李升波主讲，共十一讲，本讲为第八讲，主要介绍深度强化学习，即以神经网络为载体的RL，包括深度化典型挑战、经验性处理技巧等。
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本课程为强化学习与控制，由清华大学开设，长聘教授李升波主讲，共十一讲，本讲为第九讲，主要介绍带模型的强化学习，即近似动态规划，包括离散时间系统的ADP，ADP与MPC的关联分析等。
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本课程为强化学习与控制，由清华大学开设，长聘教授李升波主讲，共十一讲，本讲为第十讲，主要介绍有限时域的近似动态规划，同时介绍了状态约束的处理手段以及它与可行性之间的关系。
2021-07-09 16:08:07
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本课程为清华大学强化学习与控制，由清华大学长聘教授李升波主讲，共十一讲，本讲为第一讲，主要介绍RL概况，包括发展历史、知名学者、典型应用以及主要挑战等。
2021-07-09 16:08:04
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本课程为强化学习与控制，由清华大学开设，长聘教授李升波主讲，共十一讲，本讲为第四讲，主要介绍免模型学习的时序差分法，包括它衍生的Sarsa，Q-learning，Expected Sarsa等算法。
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