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深度强化学习理论与实践
龙强 章胜编著计算机网络/计算机理论、基础知识· 12.5万字
更新时间:2024-12-27 22:26:05
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本书比较全面、系统地介绍了深度强化学习的理论和算法,并配有大量的案例和编程实现。全书核心内容可以分为3部分,第一部分为经典强化学习,包括第2、3、4章,主要内容有动态规划法,蒙特卡洛法、时序差分法;第二部分为深度强化学习,包括第6、7、8章,主要内容有值函数近似法、策略梯度法、策略梯度法进阶;第三部分重点介绍了深度强化学习的经典应用——AlphaGo系列算法。另外,作为理论和算法的辅助,第1章介绍了强化学习的模型,第5章简单介绍了深度学习和PyTorch编程框架。本书可以作为理工科大学相关专业研究生的学位课教材,也可以作为人工智能、机器学习相关专业高年级本科生的选修课教材,还可以作为相关领域学术研究人员、教师和工程技术人员的参考资料。
品牌:清华大学
上架时间:2023-03-01 00:00:00
出版社:清华大学出版社
本书数字版权由清华大学提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
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