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强化学习:原理与Python实现

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作者:
版权:北京华章图文信息有限公司
出版:
读者保障计划
¥ 45.00 | 原价¥ 60.00 纸书¥ 89.00 5.1折

强化学习一线研发人员撰写
涵盖主流强化学习算法和多个综合案例
多个角度全面覆盖强化学习的原理

本书理论完备,涵盖主流非深度强化学习算法和深度强化学习算法;实战性强,基于Python、Gym、TensorFlow 2等构建,并有AlphaZero等综合案例。
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。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。
介绍了多个热门综合案例,包括电动游戏、棋盘游戏和自动驾驶。算法部分涵盖了在《自然》《科学》等权威期刊上发表的多个深度强化学习明星算法,包括AlphaGo的*改进版AlphaZero。

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