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强化学习百科
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第一卷 · 基础与问题设定
第二卷 · 表格方法与动态规划
第三卷 · 值函数方法
第四卷 · 策略梯度与 Actor-Critic
第五卷 · 基于模型的 RL 与规划
第六卷 · 探索与内在动机
第七卷 · 离线 RL 与模仿学习
第八卷 · 多智能体与博弈
第九卷 · RL 与大语言模型
第十卷 · 分层、目标与元学习
第十一卷 · 工程与系统
第十二卷 · 应用
术语表
参考文献与延伸阅读
导读
第一部分 · 领域
机器人
推荐与广告
组合优化与调度
金融交易中的 RL
第二部分 · 里程碑复盘
里程碑:从 TD-Gammon 到 AlphaStar
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第十二卷 · 应用
第十二卷 · 应用
本卷按领域整理 RL 的落地方式:问题如何被建模成 MDP、哪些方法真正有效、以及各领域特有的陷阱。
本卷结构
Section titled “本卷结构”
第一部分 · 领域
:机器人、推荐与广告、组合优化与调度、金融交易中的 RL。
第二部分 · 里程碑复盘
:里程碑:从 TD-Gammon 到 AlphaStar。
前置
Section titled “前置”
第四、七卷。