MARC状态：订购 文献类型：中文图书 浏览次数：26
- 题名/责任者:
- 强化学习:原理与Python实战/肖智清著
- 出版发行项:
- 北京:机械工业出版社,2023.07
- ISBN及定价:
- 978-7-111-72891-7/CNY129.00
- 载体形态项:
- 504页;24cm
- 丛编项:
- 智能系统与技术丛书
- 个人责任者:
- 肖智清 著
- 学科主题:
- 软件工具-程序设计
- 中图法分类号:
- TP311.561
- 提要文摘附注:
- 本书介绍强化学习理论及其Python实现。第1章：从零开始介绍强化学习的背景知识，介绍环境库Gym的使用。第2-15章：基于折扣奖励离散时间Markov决策过程模型，介绍强化学习的主干理论和常见算法。采用数学语言推导强化学习的基础理论，进而在理论的基础上讲解算法，并为算法提供配套代码实现。基础理论的讲解突出主干部分，算法讲解全面覆盖主流的强化学习算法，包括经典的非深度强化学习算法和近年流行的强化学习算法。Python实现和算法讲解一一对应，针对深度强化学习算法还给出了基于TensorFlow 2和PyTorch 1的对照实现。第16章：介绍其他强化学习模型，包括平均奖励模型、连续时间模型、非齐次模型，半Markov模型、部分可观测模型等，以便更好了解强化学习研究的全貌。
- 使用对象附注:
- 程序设计人员及相关读者
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