2021-01-07 23:51:04

SUMMARY.md

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         +   [六、AIY 项目和 TensorFlow Lite](docs/whats-new-tf2/6.md)
     +   [第 4 部分：TensorFlow 2.0 - 迁移，总结](docs/whats-new-tf2/pt4.md)
         +   [七、从 TensorFlow 1.x 迁移到 2.0](docs/whats-new-tf2/7.md)
++   [UCB CS294-112 深度强化学习中文笔记](docs/ucb-cs294-112-notes-zh/README.md)
+    +   [(1) 简介](docs/ucb-cs294-112-notes-zh/1.md)
+    +   [(2) 模仿学习](docs/ucb-cs294-112-notes-zh/2.md)
+    +   [(3) 增强学习简介](docs/ucb-cs294-112-notes-zh/3.md)
+    +   [(4) 策略梯度法](docs/ucb-cs294-112-notes-zh/4.md)
+    +   [(5) 演员-评论家算法](docs/ucb-cs294-112-notes-zh/5.md)
+    +   [(6) 基于值函数的方法](docs/ucb-cs294-112-notes-zh/6.md)
+    +   [(7) 深度增强学习中的 Q 学习方法](docs/ucb-cs294-112-notes-zh/7.md)
+    +   [(8) 最优控制与规划](docs/ucb-cs294-112-notes-zh/8.md)
+    +   [(9) 用数据拟合模型](docs/ucb-cs294-112-notes-zh/9.md)
+    +   [(10) 基于模型的增强学习的策略训练](docs/ucb-cs294-112-notes-zh/10.md)
+    +   [(11) 概率图模型与软化增强学习](docs/ucb-cs294-112-notes-zh/11.md)
+    +   [(12) 逆增强学习](docs/ucb-cs294-112-notes-zh/12.md)

docs/ucb-cs294-112-notes-zh/README.md

+# UCB CS294-112 深度强化学习中文笔记
+
+> 作者：[谢天](https://www.zhihu.com/people/xie-tian-55-77)
+> 
+> 来源：[POST 馆](https://zhuanlan.zhihu.com/c_150977189)
+> 
+> 工作进度上越早落后，你就会有越充足的时间赶上。
+
+* [在线阅读](https://apachecn.github.io/ucb-cs294-112-notes-zh)
+* [在线阅读（Gitee）](https://apachecn.gitee.io/ucb-cs294-112-notes-zh/)
+* [ApacheCN 机器学习交流群 629470233](http://shang.qq.com/wpa/qunwpa?idkey=30e5f1123a79867570f665aa3a483ca404b1c3f77737bc01ec520ed5f078ddef)
+* [ApacheCN 学习资源](http://www.apachecn.org/)
+
+
+## 下载
+
+### Docker
+
+```
+docker pull apachecn0/ucb-cs294-112-notes-zh
+docker run -tid -p <port>:80 apachecn0/ucb-cs294-112-notes-zh
+# 访问 http://localhost:{port} 查看文档
+```
+
+### PYPI
+
+```
+pip install ucb-cs294-112-notes-zh
+ucb-cs294-112-notes-zh <port>
+# 访问 http://localhost:{port} 查看文档
+```
+
+### NPM
+
+```
+npm install -g ucb-cserjiusi-yiyier-notes-zh
+ucb-cserjiusi-yiyier-notes-zh <port>
+# 访问 http://localhost:{port} 查看文档
+```

docs/ucb-cs294-112-notes-zh/SUMMARY.md

++   [UCB CS294-112 深度强化学习中文笔记](README.md)
++   [(1) 简介](1.md)
++   [(2) 模仿学习](2.md)
++   [(3) 增强学习简介](3.md)
++   [(4) 策略梯度法](4.md)
++   [(5) 演员-评论家算法](5.md)
++   [(6) 基于值函数的方法](6.md)
++   [(7) 深度增强学习中的 Q 学习方法](7.md)
++   [(8) 最优控制与规划](8.md)
++   [(9) 用数据拟合模型](9.md)
++   [(10) 基于模型的增强学习的策略训练](10.md)
++   [(11) 概率图模型与软化增强学习](11.md)
++   [(12) 逆增强学习](12.md)