conghaungonhu
New member
[Đặt Hàng Ngay Hôm Nay để Nhận Ngay Ưu Đãi Đặc Biệt!]: (https://shorten.asia/CS1duKD6)
### Học tập củng cố và lập trình động bằng cách sử dụng các trình xấp xỉ chức năng
** Hashtags: ** #ReinForCedCrearLearning
Học củng cố (RL) và lập trình động (DP) là hai kỹ thuật mạnh mẽ để giải quyết các vấn đề ra quyết định tuần tự.Các thuật toán RL học cách đưa ra quyết định bằng cách tương tác với môi trường, trong khi các thuật toán DP sử dụng mô hình môi trường để tìm chính sách tối ưu.
Trong cuốn sách này, bạn sẽ học cách sử dụng cả RL và DP để giải quyết nhiều vấn đề khác nhau, bao gồm robot, điều khiển và chơi trò chơi.Bạn cũng sẽ tìm hiểu về các trình xấp xỉ hàm khác nhau có thể được sử dụng để cải thiện hiệu suất của các thuật toán RL.
Đến cuối cuốn sách này, bạn sẽ có một sự hiểu biết vững chắc về RL và DP, và bạn sẽ có thể sử dụng chúng để giải quyết nhiều vấn đề khác nhau.
** Key Takeaways: **
* Học tập củng cố và lập trình động là hai kỹ thuật mạnh mẽ để giải quyết các vấn đề ra quyết định tuần tự.
* Các thuật toán RL học cách đưa ra quyết định bằng cách tương tác với môi trường, trong khi các thuật toán DP sử dụng mô hình môi trường để tìm chính sách tối ưu.
* Các trình xấp xỉ hàm có thể được sử dụng để cải thiện hiệu suất của các thuật toán RL.
**Tài nguyên:**
* [Học củng cố: Giới thiệu] (https://www.coursera.org/specializations/reinforment-dearning)
* [Lập trình động] (https://www.coursera.org/specializations/dynamic-programing)
* [Xấp xỉ chức năng trong học tập củng cố] ([1802.09477] Addressing Function Approximation Error in Actor-Critic Methods)
=======================================
[Đặt Hàng Ngay Hôm Nay để Nhận Ngay Ưu Đãi Đặc Biệt!]: (https://shorten.asia/CS1duKD6)
=======================================
### Reinforcement Learning and Dynamic Programming Using Function Approximators
**Hashtags:** #ReinforcementLearning #dynamicprogramming #FunctionApproximators
Reinforcement learning (RL) and dynamic programming (DP) are two powerful techniques for solving sequential decision-making problems. RL algorithms learn to make decisions by interacting with the environment, while DP algorithms use a model of the environment to find an optimal policy.
In this book, you will learn how to use both RL and DP to solve a variety of problems, including robotics, control, and game playing. You will also learn about the different function approximators that can be used to improve the performance of RL algorithms.
By the end of this book, you will have a solid understanding of RL and DP, and you will be able to use them to solve a variety of problems.
**Key takeaways:**
* Reinforcement learning and dynamic programming are two powerful techniques for solving sequential decision-making problems.
* RL algorithms learn to make decisions by interacting with the environment, while DP algorithms use a model of the environment to find an optimal policy.
* Function approximators can be used to improve the performance of RL algorithms.
**Resources:**
* [Reinforcement Learning: An Introduction](https://www.coursera.org/specializations/reinforcement-learning)
* [Dynamic Programming](https://www.coursera.org/specializations/dynamic-programming)
* [Function Approximation in Reinforcement Learning](https://arxiv.org/abs/1802.09477)
=======================================
[Free Shipping]: (https://shorten.asia/CS1duKD6)
