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强化学习:原理与Python实现
| ISBN/价格： | 978-7-111-63177-4:CNY89.00 |
|---|---|
| 作品语种： | chi |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | 强化学习/.肖智清著 |
| 出版发行项： | 北京:,机械工业出版社:,2019.8 |
| 载体形态项： | 239页:;+图，照片:;+24cm |
| 丛编项： | 智能系统与技术丛书 |
| 提要文摘： | 本书共12章，第1章介绍强化学习的基础知识与强化学习环境库Gym的使用，并给出完整的编程实例。第2-9章介绍强化学习的理论知识。以Markov决策过程为基础模型，覆盖了所有主流强化学习理论和算法，包括资格迹等经典算法和深度确定性梯度策略等深度强化学习算法。第10-12章介绍多个热门综合案例，包括电动游戏、棋盘游戏和自动驾驶。 |
| 并列题名： | Reinforcement learning eng |
| 题名主题： | 软件工具 程序设计 |
| 中图分类： | TP311.561 |
| 个人名称等同： | 肖智清 著 |
| 记录来源： | CN 浙江省新华书店集团公司 20190729 |