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• 200 1_ |a 深入浅出强化学习 |A shen ru qian chu qiang hua xue xi |i 编程实战 |f 郭宪, 宋俊潇, 方勇纯著

• 210 __ |a 北京 |c 电子工业出版社 |d 2020

• 215 __ |a 264页 |c 图 |d 24cm

• 320 __ |a 有书目 (第261-262页)

• 330 __ |a 本书分3篇介绍了目前强化学习算法中最基本的算法。第1篇讲解基于值函数的强化学习算法，介绍了基于两种策略评估方法(蒙特卡洛策略评估和时间差分策略评估)的强化学习算法，以及如何将函数逼近的方法引入强化学习算法中。第2篇讲解直接策略搜索方法，介绍了基本的策略梯度方法、AC方法、PPO方法和DDPG算法。第3篇讲解基于模型的强化学习方法，介绍了基于MPC的方法、AlphaZero算法基本原理及在五子棋上的具体实现细节。

• 517 1_ |a 编程实战 |A bian cheng shi zhan

• 606 0_ |a 人工智能 |A ren gong zhi neng |x 程序设计

• 690 __ |a TP18 |v 5

• 701 _0 |a 郭宪 |A guo xian |4 著

• 701 _0 |a 宋俊潇 |A song jun xiao |4 著

• 701 _0 |a 方勇纯 |A fang yong chun |4 著

• 801 _0 |a CN |b CAU |c 20201117

• 905 __ |a CAU |d TP18/264/V.2

• 920 __ |a 211180 |z 1