| ISBN/价格： | 978-7-118-13179-6:CNY89.00 |
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| 作品语种： | chi eng |
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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/.(印度)莫希特·塞瓦克(Mohit Sewak)著/.尹大伟，吴敏杰译 |
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| 出版发行项： | 北京:,国防工业出版社:,2024.06 |
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| 载体形态项： | 165页:;+图:;+25cm |
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| 一般附注： | 装备科技译著出版基金 |
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| 提要文摘： | 本书主要内容包括：介绍了强化学习的基本概念，如智能体、环境、状态、奖励、动作等；介绍了强化学习的数学和算法原理，如马尔可夫决策过程和贝尔曼方程，并在此基础上讨论了动态规划、值迭代和策略迭代方法；介绍了强化学习的估计与控制问题，并通过实例展示了Q学习的编程；深入探讨了深度学习的概念、架构机制，通过介绍激活函数、损失函数、优化器、卷积层、池化层、全连接层等概念，为后续章节与强化学习算法相结合作铺垫。 |
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| 并列题名： | Deep reinforcement learning eng |
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| 题名主题： | 机器学习 |
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| 中图分类： | TP181 |
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| 个人名称等同： | 塞瓦克 莫希特 (印) 著 |
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| 个人名称次要： | 尹大伟 译 |
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| 个人名称次要： | 吴敏杰 译 |
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| 记录来源： | CN LCTBU 20250417 |
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