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qiwang067
2020-10-18 15:42:25 +08:00
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| [第十章 稀疏奖励](https://datawhalechina.github.io/leedeeprl-notes/#/chapter10/chapter10) | [第十章 习题](https://datawhalechina.github.io/leedeeprl-notes/#/chapter10/chapter10_questions&keywords) | | | [第十章 稀疏奖励](https://datawhalechina.github.io/leedeeprl-notes/#/chapter10/chapter10) | [第十章 习题](https://datawhalechina.github.io/leedeeprl-notes/#/chapter10/chapter10_questions&keywords) | |
| [第十一章 模仿学习](https://datawhalechina.github.io/leedeeprl-notes/#/chapter11/chapter11) | [第十一章 习题](https://datawhalechina.github.io/leedeeprl-notes/#/chapter11/chapter11_questions&keywords) | | | [第十一章 模仿学习](https://datawhalechina.github.io/leedeeprl-notes/#/chapter11/chapter11) | [第十一章 习题](https://datawhalechina.github.io/leedeeprl-notes/#/chapter11/chapter11_questions&keywords) | |
| [第十二章 深度确定性策略梯度 (DDPG) 算法](https://datawhalechina.github.io/leedeeprl-notes/#/chapter12/chapter12) | [第十二章 习题](https://datawhalechina.github.io/leedeeprl-notes/#/chapter12/chapter12_questions&keywords) | [项目三 使用 Policy-Based 方法实现 Pendulum-v0](https://datawhalechina.github.io/leedeeprl-notes/#/chapter12/project3) | | [第十二章 深度确定性策略梯度 (DDPG) 算法](https://datawhalechina.github.io/leedeeprl-notes/#/chapter12/chapter12) | [第十二章 习题](https://datawhalechina.github.io/leedeeprl-notes/#/chapter12/chapter12_questions&keywords) | [项目三 使用 Policy-Based 方法实现 Pendulum-v0](https://datawhalechina.github.io/leedeeprl-notes/#/chapter12/project3) |
## 主要贡献者 ## 贡献者
<table border="0">
| 作者 | 贡献 | <tbody>
|------|------| <tr align="center" >
| [@qiwang067](https://github.com/qiwang067) | 教程设计 | <td>
| [@yyysjz1997](https://github.com/yyysjz1997) | 习题设计 | <a href="https://github.com/qiwang067"><img width="70" height="70" src="https://github.com/qiwang067.png?s=40" alt="pic"></a><br>
| [@JohnJim0816](https://github.com/JohnJim0816) | 项目设计| <a href="https://github.com/qiwang067">Qi Wang</a>
<p>教程设计<br> 中国科学院大学</p>
</td>
<td>
<a href="https://github.com/yyysjz1997"><img width="70" height="70" src="https://github.com/yyysjz1997.png?s=40" alt="pic"></a><br>
<a href="https://github.com/yyysjz1997">David Young</a>
<p>习题设计 <br> 清华大学</p>
</td>
<td>
<a href="https://github.com/JohnJim0816"><img width="70" height="70" src="https://github.com/JohnJim0816.png?s=40" alt="pic"></a><br>
<a href="https://github.com/JohnJim0816">John Jim</a>
<p>项目设计<br> 北京大学</p>
</td>
</tr>
</tbody>
</table>
## 关注我们 ## 关注我们
<div align=center><img src="https://raw.githubusercontent.com/datawhalechina/pumpkin-book/master/res/qrcode.jpeg" width = "250" height = "270" alt="Datawhale是一个专注AI领域的开源组织，以“for the learner，和学习者一起成长”为愿景，构建对学习者最有价值的开源学习社区。关注我们，一起学习成长。"></div> <div align=center><img src="https://raw.githubusercontent.com/datawhalechina/pumpkin-book/master/res/qrcode.jpeg" width = "250" height = "270" alt="Datawhale是一个专注AI领域的开源组织，以“for the learner，和学习者一起成长”为愿景，构建对学习者最有价值的开源学习社区。关注我们，一起学习成长。"></div>
## LICENSE ## LICENSE
<a rel="license" href="http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/"><img alt="知识共享许可协议" style="border-width:0" src="https://img.shields.io/badge/license-CC%20BY--NC--SA%204.0-lightgrey" /></a><br />本作品采用<a rel="license" href="http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/">知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议</a>进行许可。 <a rel="license" href="http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/"><img alt="知识共享许可协议" style="border-width:0" src="https://img.shields.io/badge/license-CC%20BY--NC--SA%204.0-lightgrey" /></a><br />本作品采用<a rel="license" href="http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/">知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议</a>进行许可。

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| [第十章 稀疏奖励](https://datawhalechina.github.io/leedeeprl-notes/#/chapter10/chapter10) | [第十章 习题](https://datawhalechina.github.io/leedeeprl-notes/#/chapter10/chapter10_questions&keywords) | | | [第十章 稀疏奖励](https://datawhalechina.github.io/leedeeprl-notes/#/chapter10/chapter10) | [第十章 习题](https://datawhalechina.github.io/leedeeprl-notes/#/chapter10/chapter10_questions&keywords) | |
| [第十一章 模仿学习](https://datawhalechina.github.io/leedeeprl-notes/#/chapter11/chapter11) | [第十一章 习题](https://datawhalechina.github.io/leedeeprl-notes/#/chapter11/chapter11_questions&keywords) | | | [第十一章 模仿学习](https://datawhalechina.github.io/leedeeprl-notes/#/chapter11/chapter11) | [第十一章 习题](https://datawhalechina.github.io/leedeeprl-notes/#/chapter11/chapter11_questions&keywords) | |
| [第十二章 深度确定性策略梯度 (DDPG) 算法](https://datawhalechina.github.io/leedeeprl-notes/#/chapter12/chapter12) | [第十二章 习题](https://datawhalechina.github.io/leedeeprl-notes/#/chapter12/chapter12_questions&keywords) | [项目三 使用 Policy-Based 方法实现 Pendulum-v0](https://datawhalechina.github.io/leedeeprl-notes/#/chapter12/project3) | | [第十二章 深度确定性策略梯度 (DDPG) 算法](https://datawhalechina.github.io/leedeeprl-notes/#/chapter12/chapter12) | [第十二章 习题](https://datawhalechina.github.io/leedeeprl-notes/#/chapter12/chapter12_questions&keywords) | [项目三 使用 Policy-Based 方法实现 Pendulum-v0](https://datawhalechina.github.io/leedeeprl-notes/#/chapter12/project3) |
## 主要贡献者 ## 贡献者
<table border="0">
| 作者 | 贡献 | <tbody>
|------|------| <tr align="center" >
| [@qiwang067](https://github.com/qiwang067) | 教程设计 | <td>
| [@yyysjz1997](https://github.com/yyysjz1997) | 习题设计 | <a href="https://github.com/qiwang067"><img width="70" height="70" src="https://github.com/qiwang067.png?s=40" alt="pic"></a><br>
| [@JohnJim0816](https://github.com/JohnJim0816) | 项目设计| <a href="https://github.com/qiwang067">Qi Wang</a>
<p>教程设计<br> 中国科学院大学</p>
</td>
<td>
<a href="https://github.com/yyysjz1997"><img width="70" height="70" src="https://github.com/yyysjz1997.png?s=40" alt="pic"></a><br>
<a href="https://github.com/yyysjz1997">David Young</a>
<p>习题设计 <br> 清华大学</p>
</td>
<td>
<a href="https://github.com/JohnJim0816"><img width="70" height="70" src="https://github.com/JohnJim0816.png?s=40" alt="pic"></a><br>
<a href="https://github.com/JohnJim0816">John Jim</a>
<p>项目设计<br> 北京大学</p>
</td>
</tr>
</tbody>
</table>
## 关注我们 ## 关注我们