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@a本书是关于最新DL工具及其局限性的全面指南。在应用于真实环境之前, 你得评估包括交叉熵和策略梯度在内的多种算法。试试Atari的虚拟游戏和像Connect4这样的家庭最爱。本书介绍了RL的基础知识, 为你提供了编写智能学习代理所需的原理, 用以承担一系列艰巨的实际任务。了解如何在“网格世界”环境中实现Q-learning, 教你的代理购买和交易股票, 发现自然语言模型如何推动了聊天机器人的火爆。
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| Deep reinforcement learning hands-on= 深度强化学习实践/Maxim Lapan著.-影印版.-南京：东南大学出版社，2019.05 |
| xvi, 523页：图；24cm |
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| ISBN 978-7-5641-8321-9：CNY109.00 |
| 本书是关于最新DL工具及其局限性的全面指南。在应用于真实环境之前, 你得评估包括交叉熵和策略梯度在内的多种算法。试试Atari的虚拟游戏和像Connect4这样的家庭最爱。本书介绍了RL的基础知识, 为你提供了编写智能学习代理所需的原理, 用以承担一系列艰巨的实际任务。了解如何在“网格世界”环境中实现Q-learning, 教你的代理购买和交易股票, 发现自然语言模型如何推动了聊天机器人的火爆。 |
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正题名：Deep reinforcement learning hands-on
索取号：TP181/L009
预约/预借
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登录号
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条形码
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馆藏地/架位号
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状态
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备注
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1
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1416177
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214161770
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自科库301/301自科库 102排9列4层/
[索取号:TP181/L009]
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在馆
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