#教程 《》 李宏毅老师的《深度强化学习》是强化学习领域经典的中文视频之一。李幽默风趣的上课风格让晦涩难懂的强化学习理论变得

#教程 《》 李宏毅老师的《深度强化学习》是强化学习领域经典的中文视频之一。李老师幽默风趣的上课风格让晦涩难懂的强化学习理论变得轻松易懂，他会通过很多有趣的例子来讲解强化学习理论。比如老师经常会用玩 Atari 游戏的例子来讲解强化学习算法。此外，为了教程的完整性，作者整理了周博磊老师的《强化学习纲要》、李科浇老师的《世界冠军带你从零实践强化学习》以及多个强化学习的经典资料作为补充。对于想入门强化学习又想看中文讲解的人来说绝对是非常推荐的。 本教程也称为“蘑菇书”，寓意是希望此书能够为读者注入活力，让读者“吃”下这本蘑菇之后，能够饶有兴致地探索强化学习，像马里奥那样愈加强大，继而在人工智能领域觅得意外的收获 使用说明 第 4 章到第 11 章为的部分； 第 1 章和第 2 章根据《》整理而来； 第 3 章和第 12 章根据《》 整理而来

DeepMind 的深度强化学习足球机器人

DeepMind 的深度强化学习足球机器人 在 MuJoCo 物理引擎中进行模拟训练，再转移进真实机器人。可以无缝做出抢断、起身、踢球和追球动作，还对比赛有了基本的战略理解，学习预测球的运动和阻挡对手的射门。

《深度强化学习》简介：本书提供了关于深度强化学习的深度解析，涵盖其发展背景、核心概念以及实际应用。通过真实案例与科学研究，帮助读

《深度强化学习》 简介：本书提供了关于深度强化学习的深度解析，涵盖其发展背景、核心概念以及实际应用。通过真实案例与科学研究，帮助读者理解其重要性，并掌握相关技能或知识点。适合对该主题感兴趣的读者，让你在短时间内提升认知，拓宽思维边界。 标签：#深#深度强化#知识#学习 文件大小：NG 链接：

李宏毅深度学习教程（LeeDL-Tutorial） || #深度学习

李宏毅深度学习教程（LeeDL-Tutorial） || #深度学习 李宏毅老师和Datawhale团队一起出品的电子书。本项目《LeeDL-Tutorial》对于李宏毅老师的视频教程进行了整理、校对以及迭代优化，不仅对已有内容进行了完善和补充，同时也补充了部分最新的内容以及配套的课后实战代码，方便大家理论+实战双丰收。 李宏毅老师是台湾大学的教授，其《机器学习》（2021年春）是深度学习领域经典的中文视频之一。李老师幽默风趣的课堂风格深受大家喜爱，让晨曦难懂的深度学习理论变得轻松易懂，他会通过很多动漫相关的有趣例子来讲解深度学习理论。李老师的课程内容很全面，遮盖了深度学习必须掌握的常见理论，才能让学生对深度学习的绝大部分领域都有一个决定了，从而可以一步选想要深入的方向进行学习，对于想入门深度学习又想看中文讲解的同学是非常推荐的 本教程主要内容来源于《机器学习》（2021年春），并在其基础上进行了一定的原创。比如，为了尽可能地降低阅读门槛，笔者对本门公开课的精华内容进行选择取并优化，对所涉及的公式都给出了详细的推导过程，对较难理解的知识点进行了重点讲解和强化，以方易读者比较为轻松地入门。此外，为了丰富内容，笔者在教程中选择取了《机器学习》 》（2017年春）的部分内容，并补充了不少这门公开课以外的深度学习相关知识。 《机器学习》（2017年春）： | 《机器学习》（2021年春）：

是一款开源 Python 软件，用于实现离线强化学习（离线 RL）的端到端流程，从数据收集到离线策略学习、离策略性能评估和策略选

是一款开源 Python 软件，用于实现离线强化学习（离线 RL）的端到端流程，从数据收集到离线策略学习、离策略性能评估和策略选择。软件包括一系列模块，用于实现合成数据集生成、数据集预处理、离策略评估 (OPE) 和离策略选择 (OPS) 方法的估计器。 该软件还与d3rlpy兼容，后者实现了一系列在线和离线 RL 方法。SCOPE-RL 通过OpenAI Gym和类似Gymnasium 的界面，可以在任何环境中进行简单、透明且可靠的离线 RL 研究实验。它还有助于在各种定制数据集和真实数据集的实践中实现离线强化学习。 特别是，SCOPE-RL 能够并促进与以下研究主题相关的评估和算法比较： 离线强化学习：离线强化学习旨在仅从行为策略收集的离线记录数据中学习新策略。SCOPE-RL 使用通过各种行为策略和环境收集的定制数据集来实现灵活的实验。 离线策略评估：OPE 旨在仅使用离线记录的数据来评估反事实策略的性能。SCOPE-RL 支持许多 OPE 估计器，并简化了评估和比较 OPE 估计器的实验程序。此外，我们还实现了先进的 OPE 方法，例如基于状态动作密度估计和累积分布估计的估计器。 离线策略选择：OPS 旨在使用离线记录的数据从多个候选策略池中识别性能最佳的策略。SCOPE-RL 支持一些基本的 OPS 方法，并提供多种指标来评估 OPS 的准确性。

宇树科技 CEO：具身智能是实现 AGI 的最有效途径，AGI 需要实物机器人的交互才能强化学习

宇树科技 CEO：具身智能是实现 AGI 的最有效途径，AGI 需要实物机器人的交互才能强化学习 7 月 4 日，2024 世界人工智能大会，宇树科技 CEO 王兴兴表示：“具身智能是实现 AGI 的最有效途径，OpenAI 的大方向大概率是错的。” 他认为，未来 5-10 年肯定会有很大的技术突破，只有尽可能地相信 AI，才会有更好的未来。王兴兴表示，对于具身智能而言，能够理解时间、空间以及物理规律的世界模型非常重要，“现在的大语言模型等很像活在梦里”，AGI 需要有实物机器人的物理交互才能加深模仿和强化学习，同时也需要参与到人类的生活中，来体验和理解人类的情绪和性格。对于未来发展，王兴兴表示，深度强化学习还可以在全身任意姿态或舞蹈等动作的模仿深度强化学习、复杂地形下的全身任意稳定运动、手部的复杂物品或零部件较复杂的灵巧操作，以及基于图像或深度数据等感知数据的强化学习导航避障等方面取得更大突破。（澎湃新闻记者 秦盛 实习生 张宸玚）