MARC状态：审校 文献类型：中文图书 浏览次数：92
- 题名/责任者:
- 强化学习:原理与Python实现/肖智清著
- 出版发行项:
- 北京:机械工业出版社,2019
- ISBN及定价:
- 978-7-111-63177-4/CNY89.00
- 载体形态项:
- 239页:图;24cm
- 并列正题名:
- Reinforcement learning:theory and python implementation
- 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:
- 全书分为三个部分。第一部分了解强化学习应用，了解强化学习基本知识，搭建强化学习测试环境。该部分包括：强化学习的概况、强化学习简单示例、强化学习算法的常见思想、强化学习的应用、强化学习测试环境的搭建。第二部分介绍强化学习理论与深度强化学习算法。强化学习理论部分：Markov决策过程的数学描述、Monte Carlo方法和时序差分方法的数学理论；深度强化学习算法部分：详细剖析全部具有重要影响力的深度强化学习算法，结合TensorFlow实现源码。第三部分介绍强化学习综合应用案例。
- 使用对象附注:
- 强化学习算法和研发人员、深度学习研发和算法工程师、大数据架构师、及其他爱好者
- 随书光盘:
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| 索书号 | 条码号 | 年卷期 | 馆藏地 | 书刊状态 |
| TP311.561/269 | 01471190 |  西区4层
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可借 | |
| TP311.561/269 | 01471191 | 东3层4区
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可借 |
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