Бесплатное онлайн-дополнение к учебнику Цю Сипэна по глубокому обучению на китайском языке: полное издание и версия для широкой аудитории, PDF и список исправлений.
19,5 тыс.3,7 тыс.Без лицензииОбновлён в прошлом месяце
alxndrTL/little-book-rl
Краткое введение в обучение с подкреплением: от основ до прикладных алгоритмов, с реализациями на PyTorch в репозитории.
- Звёзды
- 1,715
- Форки
- 96
- Открытые issues
- 1
- Последний коммит
- 3 месяца назад
Что это?
The Little Book of Reinforcement Learning — краткое введение в обучение с подкреплением, от базовых понятий до прикладных алгоритмов. В этом репозитории собраны книга и дополнительные материалы к ней.
В папке algos/ находятся реализации на PyTorch алгоритмов, рассмотренных в книге, от методов Монте-Карло до PPO. В папке supplementary/ лежит документ с подробными объяснениями и формальными доказательствами алгоритмов динамического программирования, которые в книге описаны вкратце.
Книга распространяется по некоммерческой лицензии Creative Commons (CC BY-SA 4.0); печатное издание можно приобрести.
Ключевые возможности
- 01Рассматривает обучение с подкреплением — от базовых понятий до прикладных алгоритмов.
- 02Содержит реализации на PyTorch алгоритмов от методов Монте-Карло до PPO.
- 03Включает дополнительные доказательства для методов динамического программирования.
- 04Распространяется по некоммерческой лицензии CC BY-SA 4.0.
Сценарии использования
- Чтобы с нуля изучить обучение с подкреплением по краткому учебнику.
- Чтобы изучать работающий код на PyTorch вместе с алгоритмами из книги.
- Чтобы разобраться в доказательствах для методов динамического программирования.
Что важно знать
- В README лицензия описана как некоммерческая, однако указана CC BY-SA 4.0, которая не ограничивает коммерческое использование, поэтому условия неясны.
- В метаданных репозитория лицензия не указана.
- В README нет инструкций по установке или запуску реализаций на PyTorch из algos/.
Темы
Частые вопросы
- Что такое little-book-rl?
- Краткое введение в обучение с подкреплением: от основ до прикладных алгоритмов, с реализациями на PyTorch в репозитории. The Little Book of Reinforcement Learning — краткое введение в обучение с подкреплением, от базовых понятий до прикладных алгоритмов. В этом репозитории собраны книга и дополнительные материалы к ней.
- little-book-rl можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- У little-book-rl не указана лицензия. Код открыт, но без лицензии нет явного разрешения на его использование — уточните у автора, прежде чем на него полагаться.
- little-book-rl всё ещё поддерживается?
- Обновлялся за последние 6 месяцев. Последний коммит в little-book-rl — 14 июл. 2026 г..
- Для чего можно использовать little-book-rl?
- Чтобы с нуля изучить обучение с подкреплением по краткому учебнику. Чтобы изучать работающий код на PyTorch вместе с алгоритмами из книги. Чтобы разобраться в доказательствах для методов динамического программирования.
- Где скачать little-book-rl?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/alxndrTL/little-book-rl
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Фреймворк с определениями современных моделей машинного обучения для текста, изображений, аудио и мультимодальных задач — для обучения и инференса.
167,9 тыс.34,9 тыс.PythonApache-2.0Обновлён 11 часов назад
Ориентированная на AI платформа Microsoft для количественных инвестиций: данные, обучение моделей, бэктестинг и исполнение ордеров.
ИИ и машинное обучение#quantitative-finance#machine-learning#algorithmic-trading#backtesting#reinforcement-learning
49,5 тыс.7,8 тыс.PythonMITОбновлён 6 дней назад
Ray — единый фреймворк для масштабирования приложений на Python и ИИ: от ноутбука до кластера, с распределённой средой выполнения и библиотеками для ИИ.
44,1 тыс.8,2 тыс.PythonApache-2.0Обновлён 11 часов назад
Unity ML-Agents Toolkit превращает игры и симуляции на Unity в среды для обучения ИИ-агентов с помощью обучения с подкреплением и имитационного обучения.
ИИ и машинное обучение#reinforcement-learning#unity#deep-reinforcement-learning#imitation-learning#game-ai
19,8 тыс.4,5 тыс.C#OtherОбновлён 3 часа назад
Реализации алгоритмов обучения с подкреплением на PyTorch — надёжная и единообразная отправная точка для исследований и практических задач.
13,9 тыс.2,2 тыс.PythonMITОбновлён 7 дней назад