Aprendizagem de reforço básico (RL)
Esse repositório visa fornecer uma série de introdução para o Aprendizagem de Reforço (RL), entregando um passeio sobre como codificar diferentes técnicas de RL.
Revisão de fundo
Uma rápida revisão de fundo do RL está disponível aqui.
Tutoriais:
Referências:
- Chris Watkins, aprendendo com as recompensas atrasadas, Cambridge, 1989 (tese)
- Repositório de aprendizado de reforço impressionante, https://github.com/aikorea/awesome-rl
- Aprendizagem de reforço CS9417ML, Escola de Ciência da Computação e Engenharia, UNSW Sydney, http://www.cse.unsw.edu.au/~cs9417ml/rl1/index.html
- Postagens de blog de aprendizado de reforço, https://studywolf.wordpress.com/2012/11/25/reinforcement-learning-q-learning-and-exploration/
- Openai Gym Docs, https://gym.openai.com/docs
- Vincent Bons implementações, https://gist.github.com/wingedsheep
- Conversa de aprendizado de reforço profundo de David Silver, http://videolectures.net/rldm2015_silver_reinforcenting_learning/
- Brockman, G., Cheung, V., Pettersson, L., Schneider, J., Schulman, J., Tang, J., & Zaremba, W. (2016). Academia aberta. ARXIV ARXIV ARXIV: 1606.01540.
- https://sites.google.com/view/deep-rl-bootcamp/lectures
- https://github.com/vmayoral/gym-cryptocurrences