Học tăng cường cơ bản

Học tăng cường cơ bản cung cấp những kiến thức, khái niệm, và các công thức toán học về Học tăng cường. Series Học tăng cường bao gồm các bài sau:

1. Thuật ngữ trong học tăng cường
2. Học tăng cường
3. Học tăng cường 2
4. Giải thuật tối ưu trong RL
5. Phương pháp Dual Gradient Descent
6. Phương pháp Importance Sampling
7. Phương pháp Conjugate Gradient
8. Học giá trị
9. Phương pháp duyệt cây Monte Carlo
10. Deep Q-Network (DQN)
11. Phương pháp Policy Gradient
12. Phương pháp Policy Gradient 2
13. Natural Policy Gradient
14. TRPO – Tối ưu chiến thuật trong vùng tin cậy
15. TRPO 2 – Tối ưu chiến thuật trong vùng tin cậy
16. PPO – Tối ưu chiến thuật vùng lân cận
17. Các phép toán trong TRPO và PPO
18. TRPO và PPO – Chứng minh toán học
19. Actor-Critic sử dụng Kronecker-Factored Trust Region
20. Phương pháp LQR và iLQR
21. Học tăng cường dựa trên mô hình
22. Học bắt chước
23. Học tăng cường ngược
24. Meta Learning

Với mong muốn mang đến cho bạn đọc, những ai muốn tìm hiểu về Học tăng cường. Hiện tại, tek4 đã xây dựng series bài viết về Học tăng cường cơ bản. Hi vọng đây sẽ trở thành một tài liệu hữu ích cho những bạn muốn tìm hiểu về chủ đề này và là cơ sở tiền đề cho các bạn muốn tìm hiểu sâu hơn về lĩnh vực AI nói chung và Học tăng cường nói riêng sau này.

Bắt đầu »