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等游戏中击败专业游戏。强化学习是一种机器学习，它可以在从电子游戏到机器人、自动驾驶汽车等复杂应用中使用人工智能。
如果您有兴趣在您的项目中使用强化学习技术，但您以前从未使用过它，您从哪里开始呢?
这本电子书将帮助你在MATLAB中开始强化学习®和仿真软件®通过解释术语并提供对示例、教程和试用软件的访问。
阅读这本电子书，了解以下内容:
第1节:了解基础知识和设置环境
学习强化学习的基础知识，以及它与传统控制设计的比较。了解监督学习、无监督学习和强化学习之间的区别，并了解如何在MATLAB和Simulink中设置学习环境。
第二节:了解奖励和政策结构
了解强化学习中的探索和开发，以及如何塑造奖励功能。探索表示策略的不同选项，包括神经网络，以及如何将它们用作函数逼近器。
第3节:了解培训和部署
了解不同类型的训练算法，包括基于政策的、基于价值的和参与者批评的方法。了解每种训练方法的优缺点以及流行的贝尔曼方程。最后，看看在部署经过训练的策略之前应该考虑什么，以及与该技术相关的总体挑战和缺点。
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