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课程介绍：: _: ?! X, U9 J
+ {) P, O& l. F1 {2 E* r( E, ~
做这个实践的主要目的就是让我们活学活用, 从0开始搭建一个强化学习框架. 之前我们在强化学习系列教程中学习到了很多强化学习的知识, 了解了各种算法应该怎样运用, 从最简单的 Q-Learning 到结合神经网络的 DQN, 再到做连续动作的 DDPG 以及分布式训练的 A3C 和 DPPO. 但是我们却没有真正意义上的实践过一次, 因为在那个系列中大多数时候我们只关注了算法本身. 但是搭建模拟环境, 调整参数也同样重要. 所以我们在这个系列中将会做到这些, 让你真正意义上入门了强化学习.& B f/ Z! F w5 G( m9 i! K" s
! f% N# _7 z: H' W课程目录：
5 T8 H, n+ g& d X
|" r4 i9 v" J+ a" T项目一、强化学习机器人手臂
8 w* K( L+ G$ e K/ B% ~/ y: W1.1 从头开始做一个机器手臂1 搭建结构
& V; K8 [3 F; R( c6 C* G1.2 从头开始做一个机器手臂2 写静态环境
+ X) @; e. `( }& C- Z7 C1.3 从头开始做一个机器手臂3 写动态环境
- E& l! a- {4 q9 G% ?+ k1.4 从头开始做一个机器手臂4 加入强化学习算法
: g% q) V, U3 s" N1.5 从头开始做一个机器手臂5 完善测试
; \& t% }, v4 I% y( d' i; Y, j$ P& A项目二、汽车状态分类器+ q; d7 a! @6 I8 G% p3 j f0 @
2.1 从头开始做一个汽车状态分类器1: 分析数据
: B' x% J* {8 ]1 X! L0 l2.2 从头开始做一个汽车状态分类器2: 搭建模型
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发表于 2022-6-29 08:42:01
