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深度学习快速参考：11~13
安装 Keras-RL Keras-RL 可以通过 PIP 安装。 但是，我建议从项目 GitHub 存储库中安装它，因为代码可能会更新一些。 Keras-RL 将完成大部分艰苦的工作，但是我认为值得单独走遍体育馆，这样您才能了解智能体如何与环境互动。 环境是可以实例化的对象。 通过获取输出的argmax，我们可以选择Q值最高的动作，但是我们不必自己做，因为 Keras-RL 会为我们做。 策略 Keras-RL 提供了一个称为rl.policy.EpsGreedyQPolicy的 ε-贪婪 Q 策略，我们可以用来平衡利用与探索。 如果您想查看 Keras-RL 提供的更多回调，可以在以下位置找到它们。 您还可以找到可用于创建自己的 Keras-RL 回调的回调类。
98820编辑于 2023-04-23 - 来自专栏目标检测和深度学习
学会这10种机器学习算法，你才算入门（附教程）
库：https://github.com/keras-rl/keras-rl 教程：https://web2.qatar.cmu.edu/~gdicaro/15381/additional/SuttonBarto-RL
1.4K80发布于 2018-04-19 - 来自专栏技术翻译
想成为数据科学家，这12个机器学习算法你应该知道
库 https://github.com/keras-rl/keras-rl https://github.com/tensorflow/minigo 入门教程 https://web2.qatar.cmu.edu
83700发布于 2018-09-19 - 来自专栏银河系资讯
成为数据科学家应该知道的10种机器学习算法
Library https://github.com/keras-rl/keras-rl https://github.com/tensorflow/minigo 入门教程 https://web2.qatar.cmu.edu
92730发布于 2019-04-12 - 来自专栏专知
何谓“人工智能”？如何做到“强人工智能”？
我们可以从零开始实施Q学习，或者我们可以简单地使用Keras-rl。 Keras-rl只是一组API，可以使用预先编写的算法。 ? 如图所示。
3K60发布于 2018-04-13 - 来自专栏目标检测和深度学习
「数据科学家」必备的10种机器学习算法
库： https://github.com/keras-rl/keras-rl https://github.com/tensorqow/minigo 入门教程： Sutton与Barto的免费书籍：
85650发布于 2018-04-18 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
「数据科学家」必备的10种机器学习算法
库： https://github.com/keras-rl/keras-rl https://github.com/tensorqow/minigo 入门教程： Sutton与Barto的免费书籍：
88650发布于 2018-04-26 - 来自专栏IT派
学会这10种机器学习算法你才算入门
库： https://github.com/keras-rl/keras-rl https://github.com/tensorqow/minigo 入门教程： Sutton与Barto的免费书籍：
65100发布于 2018-07-30 - 来自专栏数据派THU
独家 | 使用Python的OpenAI Gym对Deep Q-Learning的实操介绍（附学习资源）
我们将在这里使用Keras-rl库，它允许我们实现深度Q学习。 第一步：安装keras-rl库 从终端运行以下代码块： git clone https://github.com/matthiasplappert/keras-rl.gitcd keras-rlpython
1.6K20发布于 2019-05-21 - 来自专栏机器学习AI算法工程
极简增强学习新手教程 返回专栏查看评论
第一步：安装keras-rl库 在终端运行如下命令： # 从git上clone下keras-rl库并安装 git clone https://github.com/matthiasplappert/keras-rl.git
93950发布于 2018-03-15 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
技术 | 强化学习入门以及代码实现
步骤一：安装keras-rl包 在终端中，你可以运行以下命令： git clone https://github.com/matthiasplappert/keras-rl.git cd keras-rl
91370发布于 2018-04-27 - 来自专栏机器学习算法与Python学习
干货｜浅谈强化学习的方法及学习路线
步骤一：安装 keras-rl包 在终端中，你可以运行以下命令： git clone https://github.com/matthiasplappert/keras-rl.gitcd keras-rl
1.4K120发布于 2018-04-04 - 来自专栏小樱的经验随笔
浅谈强化学习的方法及学习路线
步骤一：安装 keras-rl包 在终端中，你可以运行以下命令： git clone https://github.com/matthiasplappert/keras-rl.git cd keras-rl
1.2K90发布于 2018-04-08 - 来自专栏HyperAI超神经
提前 300 毫秒预测等离子体撕裂风险，普林斯顿大学发布 AI Controller
防止撕裂控制器 (tearing-avoidance controller) 通过使用 Keras-RL 实现的深度确定性策略梯度方法进行训练。
42610编辑于 2024-03-25 - 来自专栏进击的Coder
浅谈强化学习的方法及学习路线
步骤一：安装 keras-rl包 在终端中，你可以运行以下命令： git clone https://github.com/matthiasplappert/keras-rl.git cd keras-rl
1.2K70发布于 2018-06-25 - 来自专栏全栈程序员必看
浅谈强化学习的方法及学习路线
步骤一：安装 keras-rl包 在终端中，你可以运行以下命令： git clone https://github.com/matthiasplappert/keras-rl.git cd keras-rl
86510编辑于 2022-07-20 - 来自专栏大数据文摘
入门指南 | 人工智能的新希望-强化学习全解
开始我们的代码前，我们需要先安装一些东西， 步骤1:安装keras-rl库 从终端运行以下命令： git clone https://github.com/matthiasplappert/keras-rl.git cd keras-rl python setup.py install 步骤2:安装CartPole环境组件 假设你已经安装了pip，使用pip命令安装以下库 pip install h5py pip
67270发布于 2018-05-22 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
AI技术讲座精选：强化学习入门以及代码实现
步骤一：安装keras-rl包 在终端中，你可以运行以下命令： git clone https://github.com/matthiasplappert/keras-rl.git cd keras-rl
746110发布于 2018-04-26 - 来自专栏机器之心
不同的领域、框架，这是一份超全的深度学习模型GitHub集合
keras-rl 让人们可以轻松使用当前最佳的深度强化学习算法，使用 Keras 实现，并结合了 OpenAI Gym 来构建项目。
96700发布于 2018-07-30 - 来自专栏IT派
不同的领域、框架，这是一份超全的深度学习模型GitHub集合
keras-rl 让人们可以轻松使用当前最佳的深度强化学习算法，使用 Keras 实现，并结合了 OpenAI Gym 来构建项目。
67230发布于 2018-08-10
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