2018年強化學習領域十篇重要論文（附源碼）

 2019-06-06 09:47:57git 來自網絡github 與其餘機器學習方法相比，好比監督式學習、遷移學習、甚至非監督式學習學習相比，深度強化學習方法極其須要大量數據，並且經常不穩定，從性能上來講可能不是最好的選擇。 RL一直以來只成功地應用於那些能夠根據須要生成大量模擬數據的領域，好比遊戲和機器人。算法 儘管 RL 在解決業務用例方面存在侷限性，但一些 AI 專家認爲，這種方法是實現

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