书目信息 |
| 题名： |
强化学习
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| 作者： | 肖智清 著 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 机械工业出版社 2019.08 |
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| 页数： | 239页 | |
| 开本： | 24cm | |
| 丛书名： | 智能系统与技术丛书 | |
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP311.561 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 软件工具--ruan jian gong ju--程序设计 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-111-63177-4 | |
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| 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。 | |
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| 强化学习：原理与Python实现= Reinforcement learning：theory and python implementation/肖智清著.-北京：机械工业出版社，2019.08 |
| 239页：图；24cm.-(智能系统与技术丛书) |
| ISBN 978-7-111-63177-4：CNY89.00 |
| 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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正题名：强化学习
索取号：TP311.561/X296
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| 1 | 1477934 | 214779346 | 自科库301/301自科库 51排5列1层/ [索取号:TP311.561/X296] | 在馆 | |
| 2 | 1477935 | 214779355 | 自科库301/301自科库 51排5列1层/ [索取号:TP311.561/X296] | 在馆 |