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  1. muti-agents-toolbox

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  2. 多智能体工具包,可直接用来进行多智能体强化学习算法设计与仿真-Multi-agent toolkit, can be directly used for multi-agent reinforcement learning algorithm design and simulation
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2024-11-22
    • 文件大小:138kb
    • 提供者:秦元庆
  1. RL_sim

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  2. Reinforcement Learning
  3. 所属分类:书籍源码

    • 发布日期:2024-11-22
    • 文件大小:1.62mb
    • 提供者:liuzhigang
  1. kevin

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  2. 基于强化学习的robocode代码,实现了一个通过RL进行动作选择的坦克,导入robocode的相关文件夹下即可执行。 -Based on Reinforcement Learning robocode code, implements a RL to move through the choice of tanks, robocode into the relevant folder can be executed.
  3. 所属分类:其他智力游戏

    • 发布日期:2024-11-22
    • 文件大小:22kb
    • 提供者:aa
  1. RL_Toolbox_Windows_Source_20b

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  2. 强化学习算法(R-Learning)难得的珍贵资料,在国外找的。分享给大家。-Reinforcement learning algorithm (R-Learning) rare precious materials, looking abroad. Share with everyone.
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2024-11-22
    • 文件大小:11.83mb
    • 提供者:michile
  1. reinforcement

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  2. 贝叶斯学习与强化学习结合技术的研 详细介绍了强化学习的算法和理论-Bayesian learning and reinforcement learning combined with the technical details of the study of reinforcement learning algorithms and theory
  3. 所属分类:数学计算/工程计算

    • 发布日期:2024-11-22
    • 文件大小:967kb
    • 提供者:陈金森
  1. RL2

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  2. reinforcement learning
  3. 所属分类:文档资料

    • 发布日期:2024-11-22
    • 文件大小:210kb
    • 提供者:hamid
  1. 2007-03-23_approxrl

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  2. approximate reinforcement learning
  3. 所属分类:数学计算/工程计算

    • 发布日期:2024-11-22
    • 文件大小:63kb
    • 提供者:controlman22
  1. Torch3win

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  2. the example and toolbox for machine learning(under windows platform)including all the widely used method such as monte carlo method,reinforcement learning method and so on
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2024-11-22
    • 文件大小:1.04mb
    • 提供者:胡桃
  1. ReinforcementLearning

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  2. 这是机器学习里面的强化学习的重要资料,主要介绍了强化学习的基本理论及实验和分析-This is inside the machine learning reinforcement learning important information, which mainly describes the basic theory of reinforcement learning and experimental and analytical
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2024-11-22
    • 文件大小:39.32mb
    • 提供者:赵寿玲
  1. main

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  2. 在各种非线性系统中,倒立摆是一典型例子,用强化学习实现控制倒立摆-on-line learning control by association and reinforcement
  3. 所属分类:其他小程序

    • 发布日期:2024-11-22
    • 文件大小:3kb
    • 提供者:xueguoying
  1. Buterfly

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  2. Artificial intelligence with Reinforcement learning.
  3. 所属分类:Windows编程

    • 发布日期:2024-11-22
    • 文件大小:182kb
    • 提供者:khoarus
  1. SuttonBArtoReinforcementlearning

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  2. sutton and barto books on reinforcement learning
  3. 所属分类:Windows编程

    • 发布日期:2024-11-22
    • 文件大小:1.82mb
    • 提供者:waqar-ul-haq
  1. Q_learning

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  2. 强化学习是人工智能中策略学习的一种,基于预期最大利益原则。和博弈论有密切的关系,也是多主体系统学习的常用方法。-Reinforcement learning is a kind of artificial intelligence in the strategic study, based on the principle of best interests is expected. And game theory are closel
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2024-11-22
    • 文件大小:29kb
    • 提供者:崔暁魏
  1. RL

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  2. 采用vs2008 c#编写 Q-Learning强化学习的代码实现 状态空间5维,动作空间5维-Using vs2008 c# Q-Learning reinforcement learning the code to achieve the state-space five-dimensional, five-dimensional action space
  3. 所属分类:数值算法/人工智能

    • 发布日期:2024-11-22
    • 文件大小:51kb
    • 提供者:王大山
  1. TicTacToe

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  2. 将强化学习算法应用于Tic-tac-toe游戏-The reinforcement learning algorithm is applied to Tic-tac-toe game
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2024-11-22
    • 文件大小:73kb
    • 提供者:荆玲
  1. nc_tanker

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  2. Neural control (reinforcement learning) for tanker heading
  3. 所属分类:matlab例程

    • 发布日期:2024-11-22
    • 文件大小:6kb
    • 提供者:Navid
  1. whjt05_iros

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  2. Multi-Agent Quadrotor Testbed Control Design: Integral Sliding Mode vs. Reinforcement Learning
  3. 所属分类:加密解密

    • 发布日期:2024-11-22
    • 文件大小:317kb
    • 提供者:hacen
  1. Q-learning-Reinforcement-learning

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  2. 强化学习matlab源代码很少见的源代码,详细介绍Q学习的编程过程。-Reinforcement learning matlab source code,rare source code, detailed Q learning programming.
  3. 所属分类:matlab例程

    • 发布日期:2024-11-22
    • 文件大小:1kb
    • 提供者:jzhao
  1. Reinforcement-Learning

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  2. Reinforcement Learning
  3. 所属分类:其他小程序

    • 发布日期:2024-11-22
    • 文件大小:3.59mb
    • 提供者:Mehdi
  1. Reinforcement Learning:An Introduction

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  2. 在这本书中,我们探索了一种从交互中学习的计算方法。我们不直接对人或动物如何学习进行理论分析,而是探索理想化的学习情境,评估各种学习方法的效率。也就是说,我们采用人工智能研究人员或工程师的角度。我们探索去设计在这些方面上格外有效率的机器,他能够解决科学或经济学领域的问题。通过数据分析和计算实验来评估这些设计。我们将这种方法称为强化学习,更侧重于目标导向的交互学习,而不是其他方法。(In this book, we explored a c
  3. 所属分类:文档资料

    • 发布日期:2024-11-22
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    • 提供者:Gjessing
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