深度强化学习课程学习记录（一）UCB CS294-112 - 代码天地

深度强化学习课程学习记录（一）UCB CS294-112

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课程网站链接：

http://rail.eecs.berkeley.edu/deeprlcourse/

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深度强化学习课程学习记录（一）UCB CS294-112

CS294-112 深度强化学习秋季学期（伯克利）NO.3 Reinforcement learning introduction

CS294-112 深度强化学习秋季学期（伯克利）NO.5 Actor-critic introduction

CS294-112 深度强化学习秋季学期（伯克利）NO.11 Connection between inference and control

CS294-112 深度强化学习秋季学期（伯克利）NO.4 Policy gradients introduction

CS294-112 深度强化学习秋季学期（伯克利）NO.9 Learning policies by imitating optimal controllers

CS294-112 深度强化学习秋季学期（伯克利）NO.7 Optimal control and planning

CS294-112 深度强化学习秋季学期（伯克利）NO.12 Inverse reinforcement learning

CS294-112 深度强化学习秋季学期（伯克利）NO.8 Learning dynamical system from data

2019年伯克利大学 CS294-112《深度强化学习》第1讲：课程介绍和概览（笔记)

2019年伯克利大学 CS294-112《深度强化学习》第4讲：强化学习简介（笔记)

2019年伯克利大学 CS294-112《深度强化学习》第2讲：监督学习和模仿学习（笔记)

CS294-112 深度强化学习秋季学期（伯克利）NO.1 Introduction NO.2 Supervised learning and imitation

CS294-112 深度强化学习秋季学期（伯克利）NO.6 Value functions introduction NO.7 Advanced Q learning

CS294-112 深度强化学习秋季学期（伯克利）NO.19 Guest lecture: Igor Mordatch (Optimization and Reinforcement Learning in Multi-Agent Settings)

CS294-112 深度强化学习秋季学期（伯克利）NO.21 Guest lecture: Aviv Tamar (Combining Reinforcement Learning and Planning)

CS294-112 深度强化学习秋季学期（伯克利）NO.23 Guest lecture: Mohammad Norouzi (On the role of entropy and relative entropy in RL and the connections to supervised learning)

2019年伯克利大学 CS294-112《深度强化学习》第3讲：TensorFlow 和神经网络简述（笔记)

CS294-112深度增强学习课程（加州大学伯克利分校 2017）NO.4 Learning policies by imitating optimal controllers

CS294-112深度增强学习课程（加州大学伯克利分校 2017）NO.2 optimal control and planning

深度强化学习cs294 Lecture7: Value Function Methods

深度强化学习cs294 Lecture6: Actor-Critic Algorithms

深度强化学习cs294 Lecture5: Policy Gradients Introduction

深度强化学习cs294 Lecture1: Introduction and Course Overview

深度强化学习cs294 Lecture2: Supervised Learning of behaviors

深度强化学习cs294 Lecture8: Deep RL with Q-Function

深度强化学习cs294 HW1: Imitation Learning

深度强化学习cs294 Lecture3&Lecture4: Introduction to Reinforcement Learning

【CS231n】十四、深度强化学习

机器学习：David Silver 深度强化学习课程

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