恭喜你！

使用 Python 的 Gymnasium 進行強化學習

Fouad Trad

Machine Learning Engineer

第 1 章

 

強化學習入門
  • RL 基礎
  • RL 架構
  • Gymnasium

  環境提供觀測給代理人，代理人採取動作，並依動作獲得獎勵或懲罰的示意圖。

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第 2 章

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有模型學習（Model-based）
  • Markov 決策過程
  • 策略、價值函式
  • 策略反覆、價值反覆
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第 3 章

無模型學習（Model-Free）
  • Monte Carlo 方法
  • 時序差分學習
    • SARSA
    • Q-learning

機器人與西洋棋環境互動的示意圖。

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第 4 章

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無模型 RL 的進階策略
  • Expected SARSA
  • Double Q-learning
  • 探索－利用
  • 多拉霸（Multi-armed bandits）
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下一步

  • 進一步探討進階 RL 主題
  • 深度 RL
  • 探索更複雜的環境
  • 建立你自己的環境

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