《白话强化学习与PyTorch》

《白话强化学习与PyTorch》是一本介绍强化学习和PyTorch框架结合的书籍。这本书引用了多个参考内容来支持它的内容。首先，它引用了论文《Playing Atari with Deep Reinforcement Learning》中提到的卷积神经网络架构，该架构用于在Atari游戏中进行强化学习。其次，书中讨论了一些重要的概念和技术，包括迁移学习、生成对抗网络和强化学习。最后，书中第八章使用了四种算法（nips-DQN、nature-DQN、double-DQN、dueling DQN）来训练Gym中的Atari游戏—pong，即乒乓球游戏。这些算法的目标是控制球拍与电脑玩乒乓球，通过奖励机制进行训练。然而，书中提供的代码在处理环境和图像方面存在问题，并且探索率的更新速度较慢，导致训练结果较差。此外，书中关于Double DQN的伪代码和讲解也有错误。因此，读者需要注意这些问题并参考其他资料来获得更准确的信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [《白话强化学习与PyTorch》学习笔记---第八章](https://blog.csdn.net/cat_ziyan/article/details/101712107)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [《白话强化学习与PyTorch》第1章 强化学习是什么----读书笔记](https://blog.csdn.net/zhang_xiaomeng/article/details/120113433)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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