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• 200 1_ |a 深度强化学习 |A shen du qiang hua xue xi |e 原理、算法与PyTorch实战 |e 微课视频版 |f 刘全, 黄志刚编著

• 210 __ |a 北京 |c 清华大学出版社 |d 2021.8

• 215 __ |a xii, 243页, [12] 页图版 |c 图 (部分彩图) |d 26cm

• 225 2_ |a 大数据与人工智能技术丛书 |A da shu ju yu ren gong zhi neng ji shu cong shu

• 320 __ |a 有书目 (第241-243页)

• 330 __ |a 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。

• 333 __ |a 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

• 410 _0 |1 2001 |a 大数据与人工智能技术丛书

• 517 1_ |a 原理、算法与PyTorch实战 |A yuan li 、suan fa yu PyTorchshi zhan

• 606 0_ |a 机器学习 |A ji qi xue xi

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _0 |a 刘全 |A liu quan |4 编著

• 701 _0 |a 黄志刚 |A huang zhi gang |4 编著

• 801 _0 |a CN |b 湖北三新 |c 20210809

• 905 __ |a GDPTC |d TP181/194