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题名:
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强化学习基础、原理与应用 / 张百珂编著 , |
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ISBN:
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978-7-302-68591-3 价格： CNY99.00 |
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语种:
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chi |
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载体形态:
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394页 图 26cm |
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出版发行:
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出版地： 北京 出版社： 清华大学出版社 出版日期： 2025.5 |
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内容提要:
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本书共分为17章, 主要内容包括强化学习基础、马尔可夫决策过程、蒙特卡洛方法、Q-learning与贝尔曼方程、时序差分学习和SARSA算法、DQN算法、DDQN算法、竞争DQN算法、REINFORCE算法、Actor-Critic算法、PPO算法、TRPO算法、连续动作空间的强化学习、值分布式算法、基于模型的强化学习、多智能体强化学习实战: Predator-Prey游戏及自动驾驶系统。 |
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主题词:
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面向对象语言 程序设计 |
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中图分类法:
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TP312.8PY 版次： 5 |
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主要责任者:
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张百珂 编著 |