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CS285_21fall_homework

正式开始回头好好学DRL,认真理解概念框架,但是不是花时间去手推还不好说,但手搓代码是肯定的。之前因为B站上的课程是19年用tf的所以没有学,自21年开始使用pytroch了,立刻开学。可惜22年上半年联系的老师推荐的时候,我没有主动到墙外面看一看,浪费了半年,希望后来者能吸取教训。至于语言障碍什么的,Youtube有字幕,不认识的单词基本都是需要掌握的专业名词,当然其实还有自带的字幕翻译。

这里是代码仓库,以下有课程内容的笔记。


一、课程链接

  1. 课程主页:https://rail.eecs.berkeley.edu/deeprlcourse/
  2. 19年讲义:https://github.com/harryzhangOG/Deep-RL-Notes/blob/master/Deep_RL.pdf
  3. 视频链接:https://www.youtube.com/playlist?list=PL_iWQOsE6TfXxKgI1GgyV1B_Xa0DxE5eH
  4. 作业链接:https://github.com/berkeleydeeprlcourse/homework_fall2021
  5. 中文整理:https://www.zhihu.com/column/c_1007205220132220928

二、笔记目录

  1. 入门
  2. 作业1
  3. 策略梯度
  4. 作业2
  5. Actor-Critic
  6. 价值函数方法
  7. DQN及衍生
  8. 作业3
  9. 进阶策略梯度
  10. 最优控制和规划
  11. 基于模型的强化学习
  12. 基于模型的策略学习

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