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题名/责任者:

深度强化学习算法与实践:基于PyTorch的实现/张校捷编著

出版发行项:

北京:电子工业出版社,2022

ISBN及定价:

978-7-121-42972-9/CNY108.00

载体形态项:

x, 246页:图 (部分彩图);24cm

个人责任者:

张校捷 编著

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

责任者附注:

张校捷, Shopee资深机器学习工程师, 负责推荐系统的算法实现和优化。目前主要使用的技术栈是深度学习框架后端的C/C++/CUDA, 以及深度学习框架前端的Python。

书目附注:

有书目 (第244-246页)

提要文摘附注:

本书从强化学习的基础知识出发, 结合PyTorch深度学习框架, 介绍深度强化学习算法各种模型的相关算法原理和基于PyTorch的代码实现。作为一本介绍深度强化学习知识的相关图书, 本书介绍了常用的强化学习环境, 基于价值网络的强化学习算法和基于策略梯度的强化学习算法, 以及一些常用的比较流行的深度强化学习算法 (如蒙特卡洛树搜索) 等。另外, 还介绍了深度强化学习算法在实际问题中的一些应用。

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