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图书信息
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强化学习基础、原理与应用
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| ISBN： | 9787302685913 |
定价： | ￥99.00 |
| 作者： | 张百珂编著 |
出版社： | 清华大学出版社 |
| 出版时间： | 2025年01月 |
开本： | 26cm |
| 页数： | 394页 |
中图法： | TP312.8;TP181 |
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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28
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库区4/库区7/泰安展厅库/样本4
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2025-12-05
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其它供货商库存合计
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500
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2025-12-05
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图书简介 | | 本书讲解了如何使用Python语言实现强化学习的核心算法开发的知识，内容涵盖了数据处理、算法、大模型等知识，并通过具体实例的实现过程演练了各个知识点的使用方法和使用流程。本书共分为17章，主要内容包括强化学习基础、马尔可夫决策过程、蒙特卡洛方法、Q-learning与贝尔曼方程、时序差分学习和SARSA算法、DQN算法、DDQN算法、竞争DQN算法、REINFORCE算法、Actor-Critic算法、PPO算法、TRPO算法、连续动作空间的强化学习、值分布式算法、基于模型的强化学习、多智能体强化学习实战：Predator-Prey 游戏及自动驾驶系统。 |
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