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• 200 1_ |a 深度强化学习算法与实践 |A shen du jiang hua xue xi suan fa yu shi jian |b 专著 |e 基于PyTorch的实现 |f 张校捷编著

• 210 __ |a 北京 |c 电子工业出版社 |d 2022

• 215 __ |a 10,246页 |c 图 |d 24cm

• 314 __ |a 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。

• 330 __ |a 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。

• 606 0_ |a 机器学习 |A Ji Qi Xue Xi

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _0 |a 张校捷 |A zhang xiao jie |4 编著

• 801 _0 |a CN |b LIB |c 20230618

• 905 __ |a LIB |d TP181/261