书目详细信息
： 强化学习:原理与Python实战
书目信息 机读格式(MARC)
| ISBN/价格： | 978-7-111-72891-7:CNY129.00 |
|---|---|
| 作品语种： | chi |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | 强化学习/.肖智清著 |
| 出版发行项： | 北京:,机械工业出版社:,2023.07 |
| 载体形态项： | XIII, 490页:;+图:;+24cm |
| 丛编项： | 智能系统与技术丛书 |
| 提要文摘： | 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TensorFlow2和PyTorch1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。 |
| 并列题名： | Reinforcement learning eng |
| 题名主题： | 程序语言 程序设计 |
| 非控主题词： | Python |
| 中图分类： | TP312PY |
| 个人名称等同： | 肖智清 著 |
| 记录来源： | CN 人天书店 20230817 |