基于Gym Anytrading 的强化学习简单实例
Gym Anytrading是一个建立在OpenAI Gym之上的开源库，它提供了一系列金融交易环境。它允许我们模拟各种交易场景，并使用RL算法测试不同的交易策略。
通用人工智能之路：什么是强化学习？如何结合深度学习？
【专栏订阅必读】ChatGPT强大魔力的关键因素之一是应用了强化学习模型，本文系统梳理强化学习中环境、智能体、奖赏、动作、状态等关键概念，并给出深度强化学习框架。
【深度强化学习】(5) DDPG 模型解析，附Pytorch完整代码
深度确定性策略梯度算法 (Deterministic Policy Gradient，DDPG)。DDPG 算法使用演员-评论家（Actor-Critic）算法作为其基本框架，采用深度神经网络作为策略网络和动作值函数的近似，使用随机梯度法训练策略网络和价值网络模型中的参数。DDPG 算法架构中使用双
使用Actor-Critic的DDPG强化学习算法控制双关节机械臂
在本文中，我们将介绍在 Reacher 环境中训练智能代理控制双关节机械臂
Webots搭建强化学习二轮避障小车（看看吧 蛮详细的）
此文为使用webots搭建二轮机器人并进行避障设计的全过程，各部分足够详细，对于初学者能起到不少帮助。同时也包含强化学习DQN算法进行避障的尝试。有兴趣可以一看。
利用强化学习Q-Learning实现最短路径算法
本文中我们将尝试找出一种方法，在从目的地a移动到目的地B时尽可能减少遍历路径。我们使用自己的创建虚拟数据来提供演示，下面代码将创建虚拟的交通网格：
深度强化学习DRL训练指南和现存问题（D3QN（Dueling Double DQN））
深度强化学习DRL现存问题和训练指南（D3QN（Dueling Double DQN））
多智能体强化学习之MAPPO理论解读
多智能体强化学习之MAPPO算法MAPPO训练过程本文主要是结合文章Joint Optimization of Handover Control and Power Allocation Based on Multi-Agent Deep Reinforcement Learning对MAPPO算法
【深度强化学习】(4) Actor-Critic 模型解析，附Pytorch完整代码
行动者评论家方法是由行动者和评论家两个部分构成。行动者用于选择动作，评论家评论选择动作的好坏。Critic 是评判网络，当输入为环境状态时，它可以评估当前状态的价值，当输入为环境状态和采取的动作时，它可以评估当前状态下采取该动作的价值。Actor 为策略网络，以当前的状态作为输入，输出为动作的概率分
【深度强化学习】多智能体算法汇总
本文收纳了常见的多智能体强化学习方法，并简单介绍各个算法。
【深度强化学习】(7) SAC 模型解析，附Pytorch完整代码
Deepmind 提出的 SAC (Soft Actor Critic) 算法是一种基于最大熵的无模型的深度强化学习算法，适合于真实世界的机器人学习技能。SAC 算法的效率非常高，它解决了离散动作空间和连续性动作空间的强化学习问题。SAC 算法在以最大化未来累积奖励的基础上引入了最大熵的概念，加入熵
【强化学习】Q-Learning算法详解
1 Q-Learning算法简介1.1 行为准则我们做很多事情都有自己的行为准则，比如小时候爸妈常说：不写完作业就不准看电视。所以我们在写作业这种状态下，写的好的行为就是继续写作业，知道写完他，我们还可以得到奖励。不好的行为就是没写完就跑去看电视了，被爸妈发现，后果很严重。小时候这种事情做多了，也就
DRL基础（一）——强化学习发展历史简述
【摘要】这篇博客简要介绍强化学习发展历史：起源、发展、主要流派、以及应用举例。强化学习理论和技术很早就被提出和研究了，属于人工智能三大流派中的行为主义。强化学习一度成为着人工智能研究的主流，最近十年多年随着以深度学习为基础的联结主义的兴起，强化学习在感知和表达能力上得到了巨大提升，在解决某些领域的问
DDPG强化学习的PyTorch代码实现和逐步讲解
深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)是受Deep Q-Network启发的无模型、非策略深度强化算法，是基于使用策略梯度的Actor-Critic，本文将使用pytorch对其进行完整的实现和讲解
7个流行的强化学习算法及代码实现
目前流行的强化学习算法包括 Q-learning、SARSA、DDPG、A2C、PPO、DQN 和 TRPO。 这些算法已被用于在游戏、机器人和决策制定等各种应用中，并且这些流行的算法还在不断发展和改进，本文我们将对其做一个简单的介绍。
用强化学习玩《超级马里奥》
Pytorch的一个强化的学习教程（ Train a Mario-playing RL Agent）使用超级玛丽游戏来学习双Q网络(强化学习的一种类型)
强化学习的基础知识和6种基本算法解释
本文将涉及强化学习的术语和基本组成部分，以及不同类型的强化学习(无模型、基于模型、在线学习和离线学习)。本文最后用算法来说明不同类型的强化学习。
用强化学习玩《超级马里奥》
Pytorch的一个强化的学习教程（ Train a Mario-playing RL Agent）使用超级玛丽游戏来学习双Q网络(强化学习的一种类型)
使用PyTorch实现简单的AlphaZero的算法（3）：神经网络架构和自学习
神经网络架构和训练、自学习、棋盘对称性、Playout Cap Randomization，结果可视化
使用PyTorch实现简单的AlphaZero的算法（2）：理解和实现蒙特卡洛树搜索
本篇文章将实现AlphaZero的核心搜索算法：蒙特卡洛树搜索
