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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,2019.08

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

其它题名:

原理与Python实现

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

责任者附注:

肖智清, 强化学习一线研发人员, 清华大学工学博士。

提要文摘附注:

本书内容: 第1章, 介绍强化学习的基础知识与环境库Gym的使用, 并给出一个完整的编程实例。第2-9章, 介绍强化学习的理论和算法。采用严谨的数学语言, 推导强化学习的基本理论, 进而在理论的基础上讲解算法, 并为算法提供配套的Python实现。算法的讲解和Python实现逐一对应, 覆盖了所有主流的强化学习算法。第10-12章: 介绍多个综合案例, 包括电动游戏、棋盘游戏和自动驾驶。环境部分涵盖Gym库的完整安装和自定义扩展, 也包括Gym库以外的环境。算法部分涵盖了在《自然》《科学》等权威期刊上发表的多个深度强化学习明星算法。

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