书目详细信息
： Python强化学习实战:应用OpenAI Gym和TensorFlow精通强化学习和深度强化学习
书目信息 机读格式(MARC)
| ISBN/价格： | 978-7-111-61288-9:CNY69.00 |
|---|---|
| 作品语种： | chi eng |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | Python强化学习实战/.(印)苏达桑·拉维尚迪兰(Sudharsan Ravichandiran)著/.连晓峰等译 |
| 出版发行项： | 北京:,机械工业出版社:,2019.01 |
| 载体形态项： | xi, 203页:;+图:;+24cm |
| 丛编项： | 机器学习系列 |
| 提要文摘： | 强化学习是一种重要的机器学习方法, 在智能体及分析预测等领域有许多应用。本书共13章, 主要包括强化学习的各种要素, 即智能体、环境、策略和模型以及相应平台和库; Anaconda、Docker、OpenAI Gym、Universe和TensorFlow等安装配置; 马尔可夫链和马尔可夫过程及其与强化学习问题建模之间的关系, 动态规划的基本概念; 蒙特卡罗方法以及不同类型的蒙特卡罗预测和控制方法; 时间差分学习、预测、离线/在线策略控制等; 多臂赌博机问题以及相关的各种探索策略方法; 深度学习的各种基本概念和RNN、LSTM、CNN等神经网络; 深度强化学习算法DQN, 以及双DQN和对抗网络体系结构等改进架构; DRQN以及DARQN; A3C网络的基本工作原理及架构; 策略梯度和优化问题; 最后介绍了强化学习的最新进展以及未来发展。 |
| 题名主题： | 软件工具 程序设计 |
| 中图分类： | TP311.56 |
| 个人名称等同： | 拉维尚迪兰 (印) (Ravichandiran, Sudharsan) 著 |
| 个人名称次要： | 连晓峰 译 |
| 记录来源： | CN CDT 20210413 |