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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 2019.08

• 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

• 314 __ |a 肖智清, 强化学习一线研发人员, 清华大学工学博士。

• 330 __ |a 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。

• 410 _0 |1 2001 |a 智能系统与技术丛书

• 510 1_ |a Reinforcement learning |z eng

• 517 1_ |a 原理与Python实现 |A yuan li yu Python shi xian

• 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 安徽时代 |c 20191030

• 905 __ |a AUSTL |d TP311.561/X988