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• 200 1_ |a 强化学习 |A qiang hua xue xi |e 原理与Python实现 |d = Reinforcement learning |e theory and python implementation |f 肖智清著 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2019

• 215 __ |a 239页 |c 图 |d 24cm

• 225 2_ |a 智能系统与技术丛书 |A zhi neng xi tong yu ji shu cong shu

• 330 __ |a 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。

• 333 __ |a 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

• 410 _0 |1 2001 |a 智能系统与技术丛书

• 510 1_ |a Reinforcement learning |e theory and python implementation |z eng

• 606 0_ |a 软件工具 |A ruan jian gong ju |x 程序设计

• 690 __ |a TP311.561 |v 5

• 701 _0 |a 肖智清 |A xiao zhi qing |4 著

• 801 _0 |a CN |b WFKJXY |c 20191227

• 905 __ |a WFKJXY |d TP311.561/42

• 920 __ |a 4370400 |z 1