同类推荐
-
-
AI工具超易上手：Kimi+百度文心+豆包+通义千问+…
-
¥79.00
-
-
豆包AI智能应用实战一本通
-
¥78.00
-
-
豆包AI智能应用实战一本通
-
¥78.00
-
-
豆包AI智能应用实战一本通
-
¥78.00
-
-
AI助力开发:Trae+CodeWhisperer+D…
-
¥79.00
-
-
AI助力开发:Trae+CodeWhisperer+D…
-
¥79.00
-
-
AI助力开发:Trae+CodeWhisperer+D…
-
¥79.00
-
-
智能时代的伦理与法律:人工智能治理的多元视角:plur…
-
¥65.00
-
-
人工智能算法从基础到实战
-
¥99.00
-
-
人工智能通识与应用
-
¥39.80
|
|
图书信息
|
|
|
|
深度学习入门:4:强化学习
|
| ISBN： | 9787115649171 |
定价： | ￥109.80 |
| 作者： | (日)斋藤康毅著 |
出版社： | 人民邮电出版社 |
| 出版时间： | 2024年08月 |
开本： | 21cm |
| 页数： | 313页 |
装祯： | 平装 |
中图法： | TP181 |
相关供货商
|
供货商名称
|
库存量
|
库区
|
更新日期
|
|
北京人天书店有限公司
|
49
|
库区13/库区4/库区7/样本13/样本4
|
2025-12-19
|
|
其它供货商库存合计
|
430
|
|
2025-12-18
|
图书简介 | | 本书前半部分介绍强化学习的重要思想和基础知识，后半部分介绍如何将深度学习应用于强化学习，遴选讲解了深度强化学习的最新技术。全书从最适合入门的多臂老虎机问题切入，依次介绍了定义一般强化学习问题的马尔可夫决策过程、用于寻找最佳答案的贝尔曼方程，以及解决贝尔曼方程的动态规划法、蒙特卡洛方法和TD方法。随后，神经网络和Q学习、DQN、策略梯度法等几章则分别讨论了深度学习在强化学习领域的应用。 |
|