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MARC状态:订购  文献类型:中文图书 浏览次数:38 

题名/责任者:
TensorFlow强化学习快速入门指南/(美)考希克·巴拉克里希南(Kaushik Balakrishnan)著
出版发行项:
北京:机械工业出版社,2020-05-01
ISBN及定价:
978-7-111-64812-3/CNY45.00
载体形态项:
106页;24cm
丛编项:
大数据丛书
个人责任者:
巴拉克里希南
个人次要责任者:
赵卫东
中图法分类号:
TP18
提要文摘附注:
本书首先介绍了强化学习的基本原理,然后介绍典型的强化学习算法,包括深度Q网络、深度确定性策略梯度、信任区域策略优化和近端策略优化等,每种算法都利用主流的开源机器学习框架TensorFlow,使用Python进行了实现。此外,还介绍了一些策略优化方法及其应用。阅读本书,可以使读者能快速理解强化学习的基本知识,并能通过简单的案例实现,加深对算法的理解。
使用对象附注:
适合对强化学习感兴趣的普通高校师生以及相关专业人员阅读
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