强化学习的数学原理：课程背后的故事+输出到海外
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【莫烦Python】强化学习 Reinforcement Learning
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第7课-时序差分方法（Part1-例子）【强化学习的数学原理】
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RL vs MPC，LeCun：MPC，胜！我不看好强化学习
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第9课-策略梯度方法（Part5-梯度上升算法和REINFORCE）【强化学习的数学原理】
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从模型预测控制到强化学习-5：Q-learning（通透梳理版）
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第1课-基本概念（Part1-State,action,policy等）【强化学习的数学原理】
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第6课-随机近似与随机梯度下降（Part1-通过例子介绍Iterative mean estimation）【强化学习的数学原理】
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第2课-贝尔曼公式（Part3-公式的详细推导）【强化学习的数学原理】
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第4课-值迭代与策略迭代（Part3-截断策略迭代算法）【强化学习的数学原理】
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第1课-基本概念（Part2-Reward,return,MDP等）【强化学习的数学原理】
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第10课-Actor-Critic方法（Part2-Advantage Actor-Critic (A2C)）【强化学习的数学原理】
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第9课-策略梯度方法（Part1-该方法的基本思路）【强化学习的数学原理】
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第10课-Actor-Critic方法（Part3-重要性采样和Off-Policy Actor-Critic）【强化学习的数学原理】
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第7课-时序差分方法（Part2-TD算法介绍）【强化学习的数学原理】
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第2课-贝尔曼公式（Part1-例子说明Return的重要性）【强化学习的数学原理】
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第10课-Actor-Critic方法（Part1-最简单的Actor-Critic (QAC)）【强化学习的数学原理】
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强化学习的一个有趣例子
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硕士生去搞计算机视觉，是纯纯的脑瘫行为！
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世界冠军带你从零实践强化学习
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第2课-贝尔曼公式（Part4-公式向量形式与求解）【强化学习的数学原理】
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[Nature Communications] 无私探索大幅提升合作效率：基于均值偏移的机器人集群队形控制策略
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第5课-蒙特卡洛方法（Part1-通过例子介绍蒙特卡洛）【强化学习的数学原理】
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第10课-Actor-Critic方法（Part5-再见）【强化学习的数学原理】
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不愧是李宏毅老师讲的【强化学习】简直太详细！！！导师不教你的，李宏毅老师亲自教你，这还不赶紧学起来！！！-人工智能/强化算法/机器学习
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第3课-贝尔曼最优公式（Part4-最优策略的有趣性质）【强化学习的数学原理】
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【王树森】深度强化学习(DRL)
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[NJP-2023] 捕食者-猎物生存本能足以涌现集群行为
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第10课-Actor-Critic方法（Part4-Deterministic Actor-Critic (DPG)）【强化学习的数学原理】
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深度强化学习 DQN 纯白板逐行代码Python实现
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在校生代表陈思媛：从中学到大学，我看见了什么？｜西湖大学2024级本科生开学典礼
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教授代表陈华一致辞：人工智能时代，什么知识在毕业时不会过时？｜西湖大学2024级本科生开学典礼
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[NJP-2024] 一种基于视觉注意力机制的集群邻居选择模型
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【强化学习训练走路的机器人】油管最强动画强化学习入门！不愧是MATLAB官方教程，行走机器人|深度学习|AI 人工智能
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