本文档建立了强化学习（Reinforcement Learning, RL）框架与Harness模块的完整理论映射关系。通过系统梳理RL的核心概念、算法分类和理论基础，深入分析Environment、State、Policy、Action、Reward五大核心要素在Harness中的具体实现，建立Harness四大支柱与RL模块的对应关系，并 ...

在这里，您可以找到几个致力于“深度强化学习”方法的项目。 项目以矩阵形式部署：[env x model]，其中env是要解决的环境，而model是解决该环境的模型/算法。 在某些情况下，可以通过几种算法来解决同一环境。 所有项目均以包含培训日志的Jupyter笔记本的形式呈现 ...

我为了你我设计这个挑战：在这60天里深入学习“深度强化学习”。 你肯定听说过 Deepmind with AlphaGo Zero和 OpenAI in Dota 2取得的惊人成绩！ 你难道不想知道他们是如何工作的吗？现在正是你我最终学会“深度强化学习”，并应用到已有项目的时机。 终极目标是使用 ...