UCL Course on RL by David Silver Lecture 1: Introduction to Reinforcement Learning
文章目錄 Abstract 1. 強化學習的特點 2. 強化學習的組成要素 2.1 Reward（獎勵） 2.2 Agent（智能體）與 Environment（環境） 2.3 Histor（歷史）和State（狀態） Fully Observable Environments： Partially Observable Environments： 3. Agent（智能體）的組成要素 迷宮例子
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