ISBN/价格: | 978-7-111-61288-9:CNY69.00 |
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作品语种: | chi eng |
出版国别: | CN 110000 |
题名责任者项: | Python强化学习实战/.(印) 苏达桑·拉维尚迪兰著/.Sudharsan Ravichandiran/.连晓峰等译 |
出版发行项: | 北京:,机械工业出版社:,2019.01 |
载体形态项: | 203页:;+图:;+24cm |
丛编项: | 机器学习系列 |
提要文摘: | 强化学习是一种重要的机器学习方法,在智能体及分析预测等领域有许多应用。本书共13章,主要包括强化学习的各种要素,即智能体、环境、策略和模型以及相应平台和库;Anaconda、Docker、OpenAI Gym、Universe和TensorFlow等安装配置;马尔可夫链和马尔可夫过程及其与强化学习问题建模之间的关系,动态规划的基本概念;蒙特卡罗方法以及不同类型的蒙特卡罗预测和控制方法;时间差分学习、预测、离线/在线策略控制等;多臂赌博机问题以及相关的各种探索策略方法;深度学习的各种基本概念和RNN、LSTM、CNN等神经网络;深度强化学习算法DQN,以及双DQN和对抗网络体系结构等改进架构;DRQN以及DARQN;A3C网络的基本工作原理及架构;策略梯度和优化问题;最后介绍了强化学习的最新进展以及未来发展。 |
题名主题: | 软件工具 程序设计 |
中图分类: | TP311.561 |
中图分类: | TP311.56 |
个人名称等同: | 拉维尚迪兰 著 |
个人名称次要: | 连晓峰 译 |
记录来源: | CN SEU 20190313 |
记录来源: | CN PUL 20190611 |
记录来源: | CN YNAU 20190611 |