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题名/责任者:

深度强化学习算法与实践:基于PyTorch的实现/张校捷编著

出版发行项:

北京:电子工业出版社,2022

ISBN及定价:

978-7-121-42972-9/CNY108.00

载体形态项:

10,246页:图;24cm

个人责任者:

张校捷 编著

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

责任者附注:

张校捷，Shopee资深机器学习工程师，负责推荐系统的算法实现和优化。目前主要使用的技术栈是深度学习框架后端的C/C++/CUDA，以及深度学习框架前端的Python。

提要文摘附注:

本书从强化学习的基础知识出发，结合PyTorch深度学习框架，介绍深度强化学习算法各种模型的相关算法原理和基于PyTorch的代码实现。作为一本介绍深度强化学习知识的相关图书，本书介绍了常用的强化学习环境，基于价值网络的强化学习算法和基于策略梯度的强化学习算法，以及一些常用的比较流行的深度强化学习算法（如蒙特卡洛树搜索）等。另外，还介绍了深度强化学习算法在实际问题中的一些应用。

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