|
题名:
|
Deep reinforcement learning hands-on / Maxim Lapan著 , |
|
ISBN:
|
978-7-5641-8321-9 价格： CNY109.00 |
|
语种:
|
eng |
|
载体形态:
|
xvi, 523页 图 24cm |
|
出版发行:
|
出版地： 南京 出版社： 东南大学出版社 出版日期： 2019 |
|
内容提要:
|
本书是关于最新DL工具及其局限性的全面指南。在应用于真实环境之前, 你得评估包括交叉熵和策略梯度在内的多种方法。试试Atari的虚拟游戏和像connect 4这样的家庭最爱。本书介绍了RL的基础知识, 为你提供了编写智能学习代理所需的原理, 以承担一系列艰巨的实际任务。让你了解如何在“网格世界”环境中实现Q-learning, 教你的代理购买和交易股票, 发现自然语言模型如何推动了聊天机器人的火爆。 |
|
主题词:
|
机器学习 算法 |
|
中图分类法:
|
TP181 版次： 5 |
|
主要责任者:
|
拉潘 著 |
|
版次:
|
影印版 |
|
责任者附注:
|
责任者规范汉译姓: 拉潘 |
|
索书号:
|
3 |
|
索书号:
|
3 |