MARC状态：订购 文献类型：中文图书 浏览次数：35
- 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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