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matlab Q学习仿真
- Qdemo演示程序 Qlearning Q学习主程序 调用 drnd（随机变量生成函数） 任务改变时，要设当改变execut子函数和一些脚标变换函数。 用于打印状态的statements也要改一下。(Qdemo demo The main program Qlearning Q learning Call DRND generating function (random variables))
Q-learning
- 强化学习的核心算法，Q-table，应用动作值函数对动作的Q值进行更新来找到最优策略。(The core algorithm of reinforcement learning, Q-table, uses action value function to update the Q value of actions to find the optimal strategy.)
深度学习入门：基于Python的理论与实现.pdf+代码
- 本书是深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识，对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解，此外还介绍了深度学习相关的实用技巧，自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用，以及为什么加深层可以提高识别精度等“为什么”的问题。(This book is a true sen
机器学习Python程序
- 覆盖了基本常用的机器学习算法。包括线性回归与分类算法；决策树；多种降维算法；优化算法；强化学习等多类算法的Python代码。(It covers the commonly used machine learning algorithms. Including linear regression and classification algorithm; decision tree; a variety of dimensionality reduction algorithm; optimiza
matlab Q学习仿真
- 基于Q学习算法，寻找最优路径，是强化学习中的一种，很实用，代码很详细，有备注(Searching for the optimal path based on Q algorithm is a kind of reinforcement learning. It is very practical, the code is very detailed, with notes.)
reinforcement-learning-code-master
- 强化学习圣经，著名强化学习实践案例，从基础到深入(Intensive Bible Learning)
Q-learning
- 强化学习Qlearning简单演示。。。。。。(Reinforced learning Qlearning simple demo)
tpprl
- 结合深度强化学习和时间点过程算法的实现，主要用python(In combination with deep reinforcement learning and implementation of time point process algorithm, Python is mainly used.)
Sara算法
- 实现的Sara强化学习算法，动作选择策略为贪心策略，且存在收敛条件和最终状态。(The implemented Sara reinforcement learning algorithm, the action selection strategy is a greedy strategy, and there are convergence conditions and final states.)
Actor_Critic
- 基于强化学习算法Actor-Critic实现的小案例。(A small case based on the reinforced learning algorithm Actor-Critic.)
actor-critic
- 基于actor-critic的DDPG强化学习算法(DPG reinforcement learning algorithm based on actor-critic)
stock_market_reinforcement_learning-master
- 神经网络强化学习用于量化交易，供参考，谢谢(stock_market_reinforcement_learning-master.zip,thanks)
DHP仿真
- 强化学习 算法仿真 应用 倒立摆等 论文仿真写作
Proximal_Policy_Optimization
- 强化学习可以按照方法学习策略来划分成基于值和基于策略两种。而在深度强化学习领域将深度学习与基于值的Q-Learning算法相结合产生了DQN算法，通过经验回放池与目标网络成功的将深度学习算法引入了强化学习算法。(Reinforcement learning can be divided into value-based learning and strategy based learning according to method learning strategies. In the fiel
reinforcement_learning
- 强化学习在阿里技术演进与业务创新，阿里强化学习在淘宝的应用(Strengthen learning technology evolution and business innovation in Al)
adhoc_routing-master
- adhoc_routing-master 基于强化学习的无线自组织网络路由协议实现(The implementation of ad hoc routing master routing protocol based on Reinforcement Learning)
Personae-master
- 基于强化学习的股票预测系统，内涵有监督学习和强化学习的代码(he stock forecasting system based on reinforcement learning contains the codes of supervised learning and reinforcement learning)
RL-Stock-master
- 使用强化学习完成股票预测。强化学习是机器学习的另一个分支，在决策的时候采取合适的行动 (Action) 使最后的奖励最大化。与监督学习预测未来的数值不同，强化学习根据输入的状态（如当日开盘价、收盘价等），输出系列动作（例如：买进、持有、卖出），使得最后的收益最大化，实现自动交易。(Using reinforcement learning to complete stock forecast)
SimulinkPendulumDQN
- DQN实现matlab强化学习，解决倒立摆问题(Dqn realizes matlab to strengthen learning and solve the problem of inverted pendulum)
Multi-Agent-Reinforcement-Learning-Environment
- 多智能体强化学习环境，用于开发强化学习算法(Multi agent reinforcement learning environment)