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代码详细参见目录:egs_trade/rl
自从2017年AlphaGo与柯洁围棋大战之后,深度强化学习大火。
相比于机器学习和深度学习, 强化学习是以最终目标为导向 (以交互作为目标) ,
而很多其他方法是考虑孤立的子问题 (如“股价预测”,“大盘预测”,“交易决策”等) , 这并不能直接获得交互的动作,
比如“命令机器人炒股盈利”, 这个任务包含了“股价预测”,”大盘预测”等等, 而强化学习的目标则是“完成命令者的任务”,
可以直接得到“炒股盈利”的一连贯动作。
样例介绍:
本部分代码独立同步至仓库AI-实践指南-
这里汇总了各种量化相关的平台、开源资源和知识。这里是一个丰富的知识仓库和导航地图。
这里将汇总包括量化投资,windows, linux, shell, vim, markdown,python, c++,机器学习数学基础,
leetcode(c++, python),机器学习、 深度学习、强化学习、图神经网络,语音识别、NLP和图像识别等基础知识
代码结构和内容简介
ai_wiki (AI全栈教学知识,以Markdown, Jupyter Notebook汇总知识体系)
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