| ISBN/价格： | 978-7-111-68738-2:CNY149.00 |
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| 作品语种： | chi rus |
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| 出版国别： | CN 110000 |
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| 题名责任者项： | 深度强化学习实践/.(俄)马克西姆·拉潘(Maxim Lapan)著/.林然，王薇译 |
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| 出版发行项： | 北京:,机械工业出版社:,2021.08 |
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| 载体形态项： | 17,617页:;+图:;+24cm |
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| 丛编项： | 智能系统与技术丛书 |
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| 提要文摘： | 本书介绍了强化学习的基础知识，以及如何动手编写智能体以执行一系列实际任务。本书首先介绍强化学习的概念、OpenAI Gym库以及PyTorch库。接着分别介绍几种强化学习方法：交叉熵、Q-learning、DQN及其扩展以及高级强化学习库。然后介绍策略梯度及其扩展的A2C、A3C方法，并研究可以使用策略梯度方法解决的实际问题：使用RL训练聊天机器人、通过TextWorld环境解决基于文本的文字冒险游戏、Web导航和浏览器自动化。之后介绍连续控制问题、机器人技术中的强化学习、置信域方法等高级强化学习部分。接着介绍另一套RL方法：黑盒优化。最后讨论RL的高级探索、基于模型的方法、AlphaGo Zero、离散优化、多智能体强化学习。 |
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| 并列题名： | Deep reinforcement learning hands-on eng |
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| 题名主题： | 机器学习 算法 |
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| 中图分类： | TP181 |
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| 个人名称等同： | 拉潘 马克西姆 (俄) 著 |
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| 个人名称次要： | 林然 译 |
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| 个人名称次要： | 王薇 译 |
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| 记录来源： | CN 人天书店 20211011 |
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