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题名/责任者:

动手学强化学习/张伟楠，沈键，俞勇著

出版发行项:

北京:人民邮电出版社,2022

ISBN及定价:

978-7-115-58451-9/CNY89.90

载体形态项:

246页:图;26cm

并列正题名:

Hands-on reinforcement learning

个人责任者:

张伟楠 著

个人责任者:

沈键 著

个人责任者:

俞勇 著

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

提要文摘附注:

本书系统地介绍了强化学习的原理和实现，是一本理论扎实、落地性强的图书。本书包含3个部分：第一部分为强化学习基础，讲解强化学习的基础概念和表格型强化学习方法；第二部分为强化学习进阶，讨论深度强化学习的思维方式、深度价值函数和深度策略学习方法；第三部分为强化学习前沿，介绍学术界在深度强化学习领域的主要关注方向和前沿算法。同时，本书提供配套的线上代码实践平台，通过展示源码的编写和运行过程，让读者进一步掌握强化学习算法的运行机制。本书理论与实践并重，在介绍强化学习理论的同时，辅之以线上代码实践平台，以帮助读者通过实践加深对理论的理解。

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