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图书信息
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深度强化学习实践
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| ISBN： | 9787111687382 |
定价： | ￥149.00 |
| 作者： | (俄)马克西姆·拉潘(Maxim Lapan)著 |
出版社： | 机械工业出版社 |
| 出版时间： | 2021年08月 |
开本： | 24cm |
| 页数： | 17,617页 |
中图法： | TP181 |
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2
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2026-02-06
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图书简介 | | 本书介绍了强化学习的基础知识，以及如何动手编写智能体以执行一系列实际任务。本书首先介绍强化学习的概念、OpenAI Gym库以及PyTorch库。接着分别介绍几种强化学习方法：交叉熵、Q-learning、DQN及其扩展以及高级强化学习库。然后介绍策略梯度及其扩展的A2C、A3C方法，并研究可以使用策略梯度方法解决的实际问题：使用RL训练聊天机器人、通过TextWorld环境解决基于文本的文字冒险游戏、Web导航和浏览器自动化。之后介绍连续控制问题、机器人技术中的强化学习、置信域方法等高级强化学习部分。接着介绍另一套RL方法：黑盒优化。最后讨论RL的高级探索、基于模型的方法、AlphaGo Zero、离散优化、多智能体强化学习。 |
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