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• 200 1_ |a 基于Python的强化学习 |A ji yu Python de qiang hua xue xi |f (美) 安德里亚·隆萨著 |d = Reinforcement learning algorithms with Python |f Andrea Lonza |g 刘继红, 王瑞文译 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 中国电力出版社 |d 2023

• 215 __ |a 265页 |c 图 |d 24cm

• 314 __ |a 安德里亚·隆萨, 是一名深度学习工程师, 对人工智能怀有极大的热情, 渴望创造出具有智能行为的机器。他通过理论性的和工业应用性的机器学习项目获得了强化学习、自然语言处理和计算机视觉方面的专业知识。

• 330 __ |a 本书涵盖的内容有: 强化学习概貌。强化学习过程与OpenAI Gym。基于动态规划的问题求解。Q-Llearning与SARSA的应用。深度Q神经网络。随机策略梯度优化。信赖域策略优化和近端策略优化。确定性策略梯度方法。基于模型的强化学习。模仿学习与DAgger算法。黑盒优化算法。开发ESBAS算法。应对强化学习挑战的实践。如果您你是人工智能研究者、深度学习用户, 或者希望从头开始学习强化学习的人, 那么这本书就很适合你您。如果您想了解该领域的进展, 也会发现这本书很有帮助。当然, Python的基础知识是必需的。

• 500 10 |a Reinforcement learning algorithms with Python |m Chinese

• 606 0_ |a 软件工具 |A ruan jian gong ju |x 程序设计

• 690 __ |a TP311.561 |v 5

• 701 _1 |a 隆萨 |A long sa |g (Lonza, Andrea) |4 著

• 702 _0 |a 刘继红 |A liu ji hong |4 译

• 702 _0 |a 王瑞文 |A wang rui wen |4 译

• 801 _0 |a CN |b 湖北三新 |c 20230206

• 905 __ |a GDPTC |d TP311.561/511