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题名/责任者:

TensorFlow强化学习快速入门指南:使用Python动手大间自学习的智能体/(美) 考希克·巴拉克里希南著 赵卫东译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2020.5

ISBN及定价:

978-7-111-64812-3/CNY45.00

载体形态项:

108页;24cm

统一题名:

Tensorflow reinforcement learning quick start guide

其它题名:

使用Python动手大间自学习的智能体

丛编项:

大数据丛书

个人责任者:

巴拉克里希南 (Balakrishnan, Kaushik) 著

个人次要责任者:

赵卫东 译

学科主题:

人工智能-算法

中图法分类号:

TP18

出版发行附注:

本书由Packt Publishing Ltd授权

相关题名附注:

英文题名取自版权页

书目附注:

有书目

提要文摘附注:

强化学习是一类重要的机器学习方法，在很多领域得到了成功的应用。最近几年与深度学习也结合起来，进一步推动了人工智能的发展。本书首先介绍了强化学习的基本原理，然后介绍典型的强化学习算法，包括深度Q网络、深度确定性策略梯度、信任区域策略优化和近端策略优化等，每种算法都利用主流的开源机器学习框架TensorFlow，使用Python进行了实现。此外，还介绍了一些策略优化方法及其应用。阅读本书，可以使读者能快速理解强化学习的基本知识，并能通过简单的案例实现，加深对算法的理解。

使用对象附注:

本书适合对强化学习感兴趣的普通高校师生以及社会人士阅读。

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