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MARC状态:审校 文献类型:中文图书 浏览次数:19

题名/责任者:
深度强化学习:基于Python的理论及实践/(美) 劳拉·格雷泽, 龚辉伦著 许静 ... [等] 译
出版发行项:
北京:机械工业出版社,2021
ISBN及定价:
978-7-111-68933-1/CNY119.00
载体形态项:
XIII, 281页, [12] 页图版:图 (部分彩图);26cm
统一题名:
Foundations of deep reinforcement learning : theory and practice in python
其它题名:
基于Python的理论及实践
丛编项:
智能科学与技术丛书
个人责任者:
格雷泽 (Graesser, Laura)
个人责任者:
龚辉伦 (Wah Loon Keng)
个人次要责任者:
许静
个人次要责任者:
过辰楷
个人次要责任者:
金骁
学科主题:
软件工具-程序设计
中图法分类号:
TP311.561
题名责任附注:
题名页题其余译者: 过辰楷, 金骁, 刘磊, 朱静雯
版本附注:
据原书2020年英文版译出
出版发行附注:
本书中文简体字版由Pearson Education授权出版
书目附注:
有书目 (第274-281页)
提要文摘附注:
本书围绕深度强化学习进行讲解,结构合理有序,内容重点突出,理论结合实践,全面讨论了深度强化学习的研究成果及实践工具。本书分为四部分,共17章,涉及的主要内容包括:REINFORCE、SARSA、深度Q网络、改进的深度Q网络、优势演员-评论家算法、近端策略优化算法、并行方法、深度强化学习工程实践、SLM Lab、神经网络架构、硬件、状态、动作、奖励、转换函数等。 本书可以作为高等院校人工智能、计算机、大数据等相关专业的本科或研究生教材,也可以作为人工智能相关领域的研究人员和技术人员的参考书籍。
随书光盘:
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索书号 条码号 年卷期 馆藏地 书刊状态
TP311.561/475 01388322   西区4层      可借
TP311.561/475 01388323   总馆      可借
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