书目信息 |
| 题名： |
TensorFlow强化学习快速入门指南
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| 作者： | 巴拉克里希南 著 ；赵卫东 译 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 机械工业出版社 2020.05 |
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| 页数： | XII, 108页 | |
| 开本： | 24cm | |
| 丛书名： | 大数据丛书 | |
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP18 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 人工智能--ren gong zhi neng--算法 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-111-64812-3 | |
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| 330 | @a本书首先介绍了强化学习的基本原理, 然后介绍典型的强化学习算法, 包括时序差分、SARSA、Q-Learning、Deep Q-network、Double DQN、竞争网络结构、Rainbow、Actor-Critic、A2C、A3C、TRPO和PPO等, 每种算法基本上利用了主流的开源机器学习框架TensorFlow, 使用Python编程进行实现。此外, 还介绍了一些上述算法的应用。 | |
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| TensorFlow强化学习快速入门指南：使用Python动手搭建自学习的智能体/(美) 考希克·巴拉克里希南著= TensorFlow reinforcement learning quick start guide/Kaushik Balakrishnal/赵卫东译.-北京：机械工业出版社，2020.05 |
| XII, 108页：图；24cm.-(大数据丛书) |
| ISBN 978-7-111-64812-3：CNY45.00 |
| 本书首先介绍了强化学习的基本原理, 然后介绍典型的强化学习算法, 包括时序差分、SARSA、Q-Learning、Deep Q-network、Double DQN、竞争网络结构、Rainbow、Actor-Critic、A2C、A3C、TRPO和PPO等, 每种算法基本上利用了主流的开源机器学习框架TensorFlow, 使用Python编程进行实现。此外, 还介绍了一些上述算法的应用。 |
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正题名：TensorFlow强化学习快速入门指南
索取号：TP18/B043
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| 2 | 1477700 | 214777008 | 自科库301/301自科库 102排7列2层/ [索取号:TP18/B043] | 在馆 |