深度强化学习从入门到秃头--合集

跟深度强化学习 (Deep Reinforcement Learning, DRL) 相爱相杀已经四年了，如果把本科毕业设计那半年也算上就有四年半了，放在科研这种“长途旅行”上也算是有一段时间了。DRL于我，更多的像是一种解决问题的工具，我在学习这个“工具”的过程中走过弯路踩过坑，也用这个“工具”解决了一些问题，回头望去，还是有些想法的，所以想记录一下，就算是科研回忆录吧。本系列文章计划包含三篇：《上篇》会试图用简洁的语言描述出DRL的轮廓；《中篇》会试图简明扼要地讲述一些重要的DRL算法；《下篇》会分享一些我在实践过程中的“个人经验”。与本系列文章相辅相成的是我站在巨人们 (Cart-Park, MrSyee, ElegantRL“小雅”等) 的肩膀上根据个人需求、习惯写的一个DRL项目，ZRayRL (https://github.com/ZhangRui111/ZRayRL)。最后，欢迎项目共建，欢迎文章讨论，转载请注明出处。

• 深度强化学习从入门到秃头–上篇

• 深度强化学习从入门到秃头–中篇

• 深度强化学习从入门到秃头–下篇

首发于ZRay的空间，转载请注明出处。