10,2 тыс подписчиков

⭐️ Топ-5 ресурсов для лёгкого изучения Глубокого Обучения с Подкреплением.

Здесь я собрал список полезных, на мой взгляд ресурсов для изучения Глубокого Обучения с Подкреплением.

1. Hugging Face Deep Reinforcement Learning course: Возможно, лучший курс, который я когда-либо проходил. В потрясающей работе Томаса Симонини вы одновременно узнаете, как программировать и использовать алгоритмы DRL, используя среды StableBaselines3 и OpenAI Gymnasium, а также теорию, лежащую в основе обучения с глубоким подкреплением.

2. Foundations of Deep Reinforcement Learning

Я включил эту книгу в данную рубрику, потому что у неё есть важное преимущество: её очень легко читать и она дает хорошее базовое представление о теме.

3. Welcome to Spinning Up in Deep RL by OpenAI!

Данный источник содержит большое количество доступных для исследований тем, таких как ключевые статьи в DRL и полезные бенчмарки.

4. Reinforcement Learning book by Sutton and Barto

рекомендую вам эту книгу, чтобы вы изучили основы обучения с подкреплением. Это продвинутая книга, но почти без практических задач.Тем не менее, это классика, и из-за этого я думаю, что вы должны прочитать её, если собираетесь работать в этой области.

5. Li, Y. (2017). Deep reinforcement learning: An overview. arXiv preprint arXiv:1701.07274.

Наконец, если вам нужно выбрать направление своего исследования и получить широкое представление о процессе глубокого обучения с подкреплением, то это отличная статья. Я рекомендую вам прочитать ее, а затем поискать более свежие исследования по вашему конкретному направлению.

@machinelearning

1 минута

10 марта 2023

433 читали