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課程說明
在這個關於深度強化學習的高階課程中，你將學習如何在 Open AI Gym 的各種具有挑戰性的環境中實現策略梯度( Policy Gradient )、行為者批評( Actor Critic )、深度決定性策略梯度( DDPG，Deep Deterministic Policy Gradient )和雙延時深度決定性策略梯度(TD3，Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)演算法。
https://softnshare.com/actor-critic-methods-from-paper-to-code-with-pytorch/
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--課程已於 2020 年 12 月更新--
這是 Lazy Programmer 的第三個強化學習課程
那麼，這門課程與前兩門課程有什麼不同呢？
現在我們知道深度學習可以和強化學習一起工作，問題變成了: 我們如何改進這些演算法？
本課程將向你展示幾種不同的方法: 包括強大的 A2C (Advantage Actor-Critic)演算法、 DDPG (深度確定性策略梯度)演算法和進化策略。
進化策略是對強化學習的一種新的呈現，它拋棄了所有舊的理論，轉而採用一種受生物進化啟發的更為“黑箱”的方法。
這門新課程的另一個好處是，我們可以看到各種各樣的環境。
首先，我們來看看雅達利 ( Atari )的經典環境。 這些都很重要，因為它們表明強化學習代理可以僅僅基於影像進行學習。
第二，我們來看 MuJoCo，它是一個物理模擬器。 這是製造一個能夠在真實世界中導航並理解物理學的機器人的第一步——我們首先必須證明它能夠與模擬物理學一起工作。
最後，我們來看看幾年前大家最喜歡的手機遊戲 Flappy Bird。
https://softnshare.com/cutting-edge-artificial-intelligence/
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如何使用 PyTorch 框架在 Open AI Gym 中實現最先進的人工智慧研究論文
從這 8 小時的課程，你會學到
1. 如何在 PyTorch 編寫策略梯度方法( Policy Gradient Method )程式碼
2. 如何在 PyTorch 編寫深度確定性策略梯度( DDPG，Deep Deterministic Policy Gradients )程式碼
3. 如何在 PyTorch 編寫雙延遲深度確定性策略梯度( TD3，Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradients ) 程式碼
4. 如何在 PyTorch 編寫 Actor Critic 演算法
5. 如何在 Python 實現最先進的人工智慧研究論文
https://softnshare.com/actor-critic-methods-from-paper-to-code-with-pytorch/