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利用TensorFlow进行强化学习

原标题:利用TensorFlow进行强化学习

编者注:您可以访问 GitHub上的所有代码, 并在这里查看IPython Notebook 。

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深入强化学习可能是一个难以掌握的领域。 在人们试图学习如何解决强化学习问题时,很难在海量的缩略词和机器学习模型间找到一个最好的着力点。强化学习理论并非新鲜事物,事实上,一部分强化学习的理论可以追溯到20世纪50年代中期。 如果你是强化学习领域彻头彻尾的新手,我建议你查阅我以前的文章『关于强化学习和OpenAI Gym的介绍』,学习强化学习的基础知识。

深度强化学习需要更新大量的梯度,深度学习工具(如TensorFlow)对于计算这些梯度非常有用。 深度强化学习也要求抽象地表示视觉状态,在这种情况下,卷积神经网络效果最好。 在本文中我们将使用Python,TensorFlow和强化学习库Gym来解决3D 游戏Doom中的医疗包收集问题。 要获取完整的代码和所需的依赖库,请访问本文的GitHub仓库和Jupyter Notebook 。

以上仅为文章摘要,因本文中部分演示图片过大,无法在此完整展示,如需阅读更多精彩内容,请点击下方“阅读原文”,访问O'Reilly官网:https://www.oreilly.com.cn/ideas/

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