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科学城做网站公司,市场营销,项目建设背景是什么,新西兰做网站代购深度强化学习用于博弈类游戏-基础【1】 1. 强化学习方法2. 强化学习在LOL中的应⽤2.1 环境搭建2.2 游戏特征元素提取1)小地图人物位置：2)人物血量等信息3)在整个图像上寻找小兵、防御塔的位置4）自编码器提取3. 策略梯度算法简介参考资料1. 强化学习方法 伴随着人工智能的潮起…

深度强化学习用于博弈类游戏-基础【1】

  • 1. 强化学习方法
  • 2. 强化学习在LOL中的应⽤
    • 2.1 环境搭建
    • 2.2 游戏特征元素提取
      • 1)小地图人物位置：
      • 2)人物血量等信息
      • 3)在整个图像上寻找小兵、防御塔的位置
      • 4）自编码器提取
  • 3. 策略梯度算法简介
  • 参考资料

1. 强化学习方法

伴随着人工智能的潮起潮落，强化学习的从最早期的最优控制发展至今，这段时间里存
在两个重要的时间点。第⼀个关键点是 1998年，Alex M. Andrew出版 Reinforcement
Learning：An Introduction。

该书系统地总结了 1998年以前强化学习算法的各种进展。在此之前，学者们关注和发展得最多的算法是表格型强化学习算法，形成了强化学习的基本理论框架。不过这⼀时期基于直接策略搜索的⽅法也被提出来了，如 1992年 R.J.Williams提出了 Reinfo

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