梳理强化学习分类（整理openai教程，和一些技术博客的总结）
强化学习（Reinforcement Learning, RL）也有很多其他名字，例如再励学习、增强学习、评价学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体在与环境的交互过程中，通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题
我们一般所说的强化学习其实是深度强化学习（Deep Reinforcement Learning DRL），深度强化学习是强化学习与深度学习结合的结果。顾名思义，就是将传统强化学习中的某一部分用深度学习来完成。
阿尔伯塔大学计算机科学系教授、强化学习先驱 Richard S. Sutton
第1章 简介 - 强化学习导论 0.0.1 文档当然资料很多Part 2: Kinds of RL Algorithms当然资料很多第1章 简介 - 强化学习导论 0.0.1 文档当然资料很多Part 2: Kinds of RL Algorithms当然资料很多
强化学习教程 - 搜索结果 - 知乎A Taxonomy of RL algorithms
一份免责声明：关于openai 做树形分类时，取舍部分算法，以便于将基础的算法分类，重点展示一些关键分类上的区分。
PS: 有很多分类方式，和交叉方式，可以看到，value-based（Q-laerning 为代表） 和 policy-based 有很大的交叉。
David Silver RL 课程
一种分类方式
value based 通过value ，隐式学习策略
policy based 显示学习policy
Actor-Critic 同时 both
PS： AlphaGo 的主要领导人，UCL professor 和・deepmind 首席科学家
Teaching - David Silver【中文字幕】David Silver深度强化算法学习 +项目讲解_哔哩哔哩_bilibili一个David Silver 的中文课程笔记
叶强：《强化学习》第一讲 简介机器学习是最大的概念范围，监督学习，无监督学习，强化学习。 是一些交叉的集合。
2，Berkeley・ deep RL 285这个课程较少为人所知， 但是确是一个真正的干货满满的深度强化学习课程。它的内容一开始就跳开了Sutton老爷子的动态规划框架，而是从一个更接地气的角度模仿学习入手。 一开始学生就可以接触到自动驾驶这样的非常实际的问题， 这和Berkeley在机器人领域功底深厚密不可分。 因此如果你喜欢研究深度强化学习的偏实践问题， 那么我强烈推荐这个课程。 从理论上看有意思的是， 它的介绍角度偏向于policy gradient作为框架的基础。课程一开始以模仿学习引入， 然后指出模仿学习的不足， 无法轻易的泛化到人类经验之外，从而开始引入学习策略和策略梯度，以及最核心的Actor-Critic算法。 而在所有其它教材里浓墨重彩的值学习方法， 却仅仅是作为Actor-Critic一个去掉Actor的特例讲解。这与工业控制领域更多依靠策略梯度而很难应用值函数法是密切相关的（因为工业领域一般面对较为连续的动作空间，比如机器手的移动）。 同时这个课程最大的优势在于引入了元强化学习，分布式强化学习， 多任务学习， 生成式模型等领域前沿概念，仅仅看课表就可以感受到其内容之新颖。youtube 观看地址
【深度学习】伯克利大学 CS285：深度强化学习课程 (Fall 2021) by Sergey Levine_哔哩哔哩_bilibiliUC berkeley 是做机器人的机器手控制，
也就是action 空间是连续的
并且更加推崇，policy-based 的强化学习
CS 285我们看到解决一般性的强化学习有两大不同的流派，一个叫做策略优化（左），旨在利用策略梯度直接优化行为，得到最后的奖励。一个叫做动态规划（右）， 旨在通过假定存在一个马尔可夫状态链，迭代式的求解每个状态下的未来收益，侧重先评估再改进行为。 Deepmind的书籍课可以看作从右向左的过程， 而伯克利的课程则是从左向右。经典的理论注重从右向左， 当下强化学习实践注重从左向右， 此处就是其关键所在。
ai口罩识别算法 ai能够识别戴口罩的面孔吗
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体验最新音乐生成SOTA 」
- 口罩检测器教程
这是来自于教程《如何使用OpenCV，Keras / TensorFlow和深度学习训练COVID-19口罩检测器》的方法。该模型目标是训练一个深度学习模型来检测一个人是否戴口罩。
使用的数据集包含1,376张图像，这些图像属于两个类别：
with_mask：690张图片
without_mask：686张图片
- 巧妙的数据集制作解决方案
拍摄脸部正常图像，然后创建一个脚本以向图像中的人脸添加口罩，从而创建一个人造的（但仍适用于真实世界）数据集。
- 强大的音乐生成模型
近日openai发布了新的音乐生成模型，并提供了7130首由AI生成的音乐供试听。
Jukebox: A Generative Model for Music
采用120万首歌曲训练，并搭配了LyricWiki对应的歌词和元数据。元数据包括艺术家，专辑类型和歌曲年份，以及与每首歌曲相关的常见心情或播放列表关键字。
Jukebox的自动编码器模型使用称为VQ-VAE的基于量化的方法将音频压缩到离散空间。
训练之后的模型，使用过t-SNE显示了该模型如何以无监督的方式学习如何将相似的艺术家和流派聚集在一起。
体验 https://jukebox.openai.com/
代码 https://github.com/openai/jukebox/
博客 https://openai.com/blog/jukebox/
论文 https://cdn.openai.com/papers/jukebox.pdf
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注册步骤图解
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