最近的新闻报道强调了强化学习算法如何在围棋、Dota 2和星际争霸2等游戏中击败专业人士。强化学习是一种机器学习，可以将人工智能应用于视频游戏、机器人、自动驾驶汽车等复杂应用中。
如果您对在项目中使用强化学习技术感兴趣，但您以前从未使用过它，那么您应该从哪里开始呢?
这本电子书将帮助你在MATLAB中开始强化学习®和仿真软金宝app件®通过解释术语并提供示例、教程和试用软件。
阅读这本电子书了解:
第一部分:了解基础知识和建立环境
学习强化学习的基础知识，以及它与传统控制设计的比较。了解有监督学习、无监督学习和强化学习之间的区别，以及如何在MATLAB和Simulink中建立学习环境。金宝app
第二部分:理解奖励和政策结构
学习强化学习中的探索和利用，以及如何形成奖励功能。探索表示策略(包括神经网络)的不同选项，以及如何将它们用作函数近似器。
第三部分:理解培训和部署
了解不同类型的培训算法，包括基于策略，基于价值的和演员 - 批评方法。了解有关每个培训方法的优缺点以及流行的Bellman方程的详细信息。最后，在部署训练有素的策略之前，请参阅您应该考虑的内容，以及与该技术相关的总体挑战和缺点。
