arxiv：2408.07712v3 [cs.ai] 2024年12月3日__

arxiv：2408.07712v3 [cs.ai] 2024年12月3日

可下载资源数量

已经购买

下载数量：1

单价	0 1.0
Coupon	100% 0%
Total	0 1.0

点击下载点击购买并下载

点击购买，资源将自动在新窗口打开.

机构名称：

arxiv：2408.07712v3 [cs.ai] 2024年12月3日

¥ 1.0

热度

增强学习（RL），一个人工智能的子场（AI），重点是培训代理，通过与环境互动以最大程度地提高累积奖励来做出决策。本文概述了RL的概述，涵盖了其核心概念，方法和资源以进行进一步学习。它对基本组成部分（例如国家，行动，政策和奖励信号）提供了详尽的解释，以确保读者发展扎实的基本理解。此外，本文提出了各种RL算法，根据关键因素（例如，基于模型，基于价值，基于策略，基于策略，基于策略和其他关键因素）进行分类。还提供了用于学习和实施RL的资源，例如书籍，课程和在线社区。通过提供清晰的结构化介绍，本文旨在简化初学者的RL复杂性，从而为理解和应用实时技术提供直接的途径。

添加pdf代下载 VIP点击下载文件