文件名称:
RL-Taxonomy:强化学习算法的宽松分类法-源码
开发工具:
文件大小: 89kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-20
详细说明：RL分类法
这是强化学习算法的宽松分类法。我绝不是这方面的专家，我正在将其作为学习过程的一部分。请注意，这里列出的算法比这里列出的要多得多，而且我什至不知道如何对它们进行分类。无论如何，请PR改正或提出新建议。
请注意，此文件是由taxonomy.py生成的。
目录：
分类
以下是强化学习算法的分类。实线表示从一个想法到另一个想法的某种进展。虚线表示连接松动。在底部，您可以看到算法发布年份的时间表。
建议在新窗口中打开.SVG文件，因为将鼠标悬停在该算法上将显示包含该算法描述的工具提示，单击该节点将打开其描述的链接。
强化学习
强化学习（RL）是机器学习的一个领域，与软件代理应如何在环境中采取行动以最大化累积奖励的概念有关[来自 ]
与后续想法相关：
有用的链接：
影片：
免费模型
（路径：->）
在无模型强化学习中，主体直接尝试预测价值/策略，而无需或试图对环境进行建模
价值梯度
（路径
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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