Must Know Tips/Tricks in Deep Neural Networks (by Xiu-Shen Wei)
介绍LSTM的一篇很棒的博客！
**David Silver 课程主页 **Reinforcement Learning
**David Dilver 关于DRL的 ** lecture
RLAI资源 Reinforcement Learning: An Introduction
Berkeley CS 294 Deep Reinforcement Learning
Deep Learing 知乎专栏
神经网络
** 强化学习系列**
强化学习入门 第一讲MDP
强化学习入门 第二讲 基于模型的动态规划方法
强化学习入门 第三讲 蒙特卡罗方法
强化学习入门 第四讲 时间差分法（TD方法）
强化学习入门 第五讲 值函数逼近
强化学习进阶 第六讲 策略梯度方法
强化学习进阶 第七讲 TRPO
强化学习进阶 第八讲 确定性策略方法
强化学习进阶 第九讲 引导策略搜索
强化学习进阶 第十讲 逆向强化学习（第一节 概述篇）
DQN 从入门到放弃 知乎专栏文章链接：
DQN 从入门到放弃1 DQN与增强学习
DQN 从入门到放弃2 增强学习与MDP
DQN 从入门到放弃3 价值函数与Bellman方程
DQN 从入门到放弃4 动态规划与Q-Learning
DQN从入门到放弃5 深度解读DQN算法
DQN从入门到放弃6 DQN的各种改进
DQN从入门到放弃7 连续控制DQN算法-NAF
Tensorflow教程
Tensorflow教程
PyTorch教程
PyTorch教程
CS231n课程笔记翻译
CS231n课程笔记翻译：神经网络笔记1（上）
CS231n课程笔记翻译：神经网络笔记1（下）
DQN实战篇
DQN实战篇1 从零开始安装Ubuntu, Cuda, Cudnn, Tensorflow, OpenAI Gym
DQN实战篇2 150行代码实现DQN算法玩CartPole
