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题名/责任者:

强化学习:原理与Python实现/肖智清著

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2019

ISBN及定价:

978-7-111-63177-4/CNY89.00

载体形态项:

239页:图;24cm

并列正题名:

Reinforcement learning:theory and python implementation

丛编项:

智能系统与技术丛书

个人责任者:

肖智清 著

学科主题:

软件工具-程序设计

中图法分类号:

TP311.561

提要文摘附注:

全书分为三个部分。第一部分了解强化学习应用，了解强化学习基本知识，搭建强化学习测试环境。该部分包括：强化学习的概况、强化学习简单示例、强化学习算法的常见思想、强化学习的应用、强化学习测试环境的搭建。第二部分介绍强化学习理论与深度强化学习算法。强化学习理论部分：Markov决策过程的数学描述、Monte Carlo方法和时序差分方法的数学理论；深度强化学习算法部分：详细剖析全部具有重要影响力的深度强化学习算法，结合TensorFlow实现源码。第三部分介绍强化学习综合应用案例。

使用对象附注:

强化学习算法和研发人员、深度学习研发和算法工程师、大数据架构师、及其他爱好者

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