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• 010 __ |a 978-7-115-58451-9 |d CNY89.90

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• 200 1_ |a 动手学强化学习 |A dong shou xue qiang hua xue xi |d = Hands-on reinforcement learning |f 张伟楠, 沈键, 俞勇著 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 人民邮电出版社 |d 2022.05

• 215 __ |a 246页, [2] 页图版 |c 图 |d 26cm

• 330 __ |a 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。

• 510 1_ |a Hands-on reinforcement learning |z eng

• 606 0_ |a 机器学习 |A ji qi xue xi

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _0 |a 张伟楠 |A zhang wei nan |4 著

• 701 _0 |a 沈键 |A shen jian |4 著

• 701 _0 |a 俞勇 |A yu yong |4 著

• 801 _0 |a CN |b 人天书店 |c 20220419

• 905 __ |a GDPTC |d TP181/247