2022必读DRL书籍-《分布式深度强化学习》免费分享

本书介绍

本教科书的目的是提供一个分布式强化学习发展领域的介绍。下面提供的版本是草稿，目前正由麻省理工学院出版社审核。感谢所有帮助这本书成为现实的人——完整的名单将在这本书的最终版本中提供。

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本书始于2016年11月的一个晚上，在一天毫无收获的研究之后，威尔和马克决定尝试一种不同的强化学习方法。这个想法的灵感来自早期的“压缩和控制”算法和最近使用分类算法进行回归分析，但却是陌生的、令人困惑的、令人兴奋的。对可分布的贝尔曼算子的分析与算法开发同时进行，到ICML 2017年的截止日期，已经有了一个关于该算子在瓦瑟斯坦距离中的收缩的定理，以及在玩Atari 2600视频游戏时的最先进性能。

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