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题名/责任者:

基于Python的强化学习/(美) 安德里亚·隆萨著 刘继红, 王瑞文译

出版发行项:

北京:中国电力出版社,2023.1

ISBN及定价:

978-7-5198-7037-9/CNY88.00

载体形态项:

265页:图;24cm

统一题名:

Reinforcement learning algorithms with Python

个人责任者:

隆萨 (Lonza, Andrea) 著

个人次要责任者:

刘继红 译

个人次要责任者:

王瑞文 译

学科主题:

软件工具-程序设计

中图法分类号:

TP311.561

责任者附注:

安德里亚·隆萨, 是一名深度学习工程师, 对人工智能怀有极大的热情, 渴望创造出具有智能行为的机器。他通过理论性的和工业应用性的机器学习项目获得了强化学习、自然语言处理和计算机视觉方面的专业知识。

提要文摘附注:

本书涵盖的内容有: 强化学习概貌。强化学习过程与OpenAI Gym。基于动态规划的问题求解。Q-Llearning与SARSA的应用。深度Q神经网络。随机策略梯度优化。信赖域策略优化和近端策略优化。确定性策略梯度方法。基于模型的强化学习。模仿学习与DAgger算法。黑盒优化算法。开发ESBAS算法。应对强化学习挑战的实践。如果您你是人工智能研究者、深度学习用户, 或者希望从头开始学习强化学习的人, 那么这本书就很适合你您。如果您想了解该领域的进展, 也会发现这本书很有帮助。当然, Python的基础知识是必需的。

使用对象附注:

本书适用于计算机学习者

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