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题名/责任者:

深度强化学习:基于Python的理论及实践/(美) 劳拉·格雷泽, 龚辉伦著 许静等译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2022.08

ISBN及定价:

978-7-111-68933-1/CNY119.00

载体形态项:

XIII, 281页, [12] 页图版:图 (部分彩图);26cm

统一题名:

Foundations of deep reinforcement learning : theory and practice in python

其它题名:

基于Python的理论及实践

丛编项:

智能科学与技术丛书

个人责任者:

格雷泽 (Graesser, Laura) 著

个人责任者:

龚辉伦 (Wah Loon Keng) 著

个人次要责任者:

许静 译

学科主题:

软件工具-程序设计

中图法分类号:

TP311.561

出版发行附注:

由Pearson Education授权出版

责任者附注:

劳拉·格雷泽, 软件工程师。龚辉伦, Machine Zone的人工智能工程师。

书目附注:

有书目 (第274-281页

提要文摘附注:

本书围绕深度强化学习进行讲解, 结构合理有序, 内容重点突出, 理论结合实践, 全面讨论了深度强化学习的研究成果及实践工具。本书分为四部分, 共17章, 涉及的主要内容包括: REINFORCE、SARSA、深度Q网络、改进的深度Q网络、优势演员-评论家算法、近端策略优化算法、并行方法、深度强化学习工程实践、SLM Lab、神经网络架构、硬件、状态、动作、奖励、转换函数等。

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