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图书信息
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强化学习:原理与Python实战:theory and Python implementation
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| ISBN： | 9787111728917 |
定价： | ￥129.00 |
| 作者： | 肖智清著 |
出版社： | 机械工业出版社 |
| 出版时间： | 2023年07月 |
开本： | 24cm |
| 页数： | 13,490页 |
装祯： | 平装 |
中图法： | TP312PY |
相关供货商
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供货商名称
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库存量
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库区
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更新日期
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北京人天书店有限公司
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19
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库区7/样本4/样本7
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2026-03-15
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其它供货商库存合计
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138
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2026-03-13
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图书简介 | | 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。 |
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