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题名:
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Python强化学习实战 / (印) 苏达桑·拉维尚迪兰著 , 连晓峰等译 |
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ISBN:
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978-7-111-61288-9 价格： CNY69.00 |
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语种:
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chi |
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载体形态:
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XI, 203页 图 24cm |
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出版发行:
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出版地： 北京 出版社： 机械工业出版社 出版日期： 2019 |
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内容提要:
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强化学习是一种重要的机器学习方法，在智能体及分析预测等领域有许多应用。本书共13章，主要包括强化学习的各种要素，即智能体、环境、策略和模型以及相应平台和库；Anaconda、Docker、OpenAI Gym、Universe和TensorFlow等安装配置；马尔可夫链和马尔可夫过程及其与强化学习问题建模之间的关系，动态规划的基本概念；蒙特卡罗方法以及不同类型的蒙特卡罗预测和控制方法；时间差分学习、预测、离线/在线策略控制等；多臂赌博机问题以及相关的各种探索策略方法；深度学习的各种基本概念和RNN、LSTM、CNN等神经网络；深度强化学习算法DQN，以及双DQN和对抗网络体系结构等改进架构；DRQN以及DARQN；A3C网络的基本工作原理及架构；策略梯度和优化问题；最后介绍了强化学习的最新进展以及未来发展。 |
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主题词:
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软件工具 程序设计 |
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中图分类法:
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TP311.561 版次： 5 |
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中图分类法:
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TP311.56 版次： 5 |
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其它题名:
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应用OpenAI Gym和TensorFlow精通强化学习和深度强化学习 |
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主要责任者:
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拉维尚迪兰 著 |
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次要责任者:
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连晓峰 译 |