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强化学习 简介
本书的主要内容有：学习强化学习是什么，以及算法如何解决具体问题。掌握强化学习的基础知识，包括马尔可夫决策过程、动态规划和时间差分算法。深入研究系列基于值函数和政策梯度的算法。应用先进的强化学习解决方案，如元学习、分层学习、多智能体、模仿学习等。了解最前沿的深度强化学习算法，包括Rainbow、PPO、TD3、SAC等。
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