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深度强化学习:原理、算法与PyTorch实战
| ISBN/价格： | 978-7-302-57820-8:CNY59.80 |
|---|---|
| 作品语种： | chi |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | 深度强化学习/.刘全，黄志刚编著 |
| 出版发行项： | 北京:,清华大学出版社:,2021.08 |
| 载体形态项： | 12,243页:;+图:;+26cm |
| 丛编项： | 大数据与人工智能技术丛书 |
| 提要文摘： | 本书基于PyTorch框架，用通俗易懂的语言深入浅出地介绍了强化学习的基本原理，包括传统的强化学习基本方法和目前流行的深度强化学习方法。在对强化学习任务建模的基础上，首先介绍动态规划法、蒙特卡洛法、时序差分法等表格式强化学习方法，然后介绍在PyTorch框架下，DQN、DDPG、A3C等基于深度神经网络的大规模强化学习方法。全书以一个扫地机器人任务贯穿始终，并给出具有代表性的实例，增加对每个算法的理解。 |
| 题名主题： | 机器学习 |
| 中图分类： | TP181 |
| 个人名称等同： | 刘全 编著 |
| 个人名称等同： | 黄志刚 编著 |
| 记录来源： | CN 人天书店 20210902 |