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题名/责任者:

深度强化学习:原理、算法与PyTorch实战/刘全, 黄志刚编著

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2021.8

ISBN及定价:

978-7-302-57820-8/CNY59.80

载体形态项:

xii, 243页, [12] 页图版:图 (部分彩图);26cm

其它题名:

原理、算法与PyTorch实战

丛编项:

大数据与人工智能技术丛书

个人责任者:

刘全 编著

个人责任者:

黄志刚 编著

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

书目附注:

有书目 (第241-243页)

提要文摘附注:

全书共分三部分: 第一和第二部分 (第1-8章) 为表格式强化学习部分, 着重介绍深度强化学习概述、环境的配置、数学建模、动态规划法、蒙特卡洛法、时序差分法、n-步时序差分法、规划和蒙特卡洛树搜索; 第三部分 (第9-14章) 为深度强化学习部分, 着重介绍深度学习、PyTorch与神经网络、深度Q网络、策略梯度、基于确定性策略梯度的深度强化学习、AC框架的拓展。全书提供了大量的应用实例, 每章章末均附有习题。

使用对象附注:

本书既适合作为高等院校计算机、软件工程、电子工程等相关专业高年级本科生、研究生的教材, 又可为人工智能、机器学习等领域从事项目开发、科学研究的人员提供参考

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