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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

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:theory and Python implementation

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:

机器学习-算法

中图法分类号:

TP181

提要文摘附注:

本书共12章。第1章介绍强化学习的基础知识与强化学习环境库Gym的使用，并给出完整的编程实例。第2~9章介绍强化学习的理论知识。以Markov决策过程为基础模型，覆盖了所有主流强化学习理论和算法，包括资格迹等经典算法和深度确定性梯度策略等深度强化学习算法。所有章节都提供了与算法配套的Python程序，使读者完全掌握强化学习算法的原理与应用。第10~12章介绍了多个热门综合案例，包括电动游戏、棋盘游戏和自动驾驶。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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