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题名/责任者:

基于Python的强化学习/(美)安德里亚·隆萨(Andrea Lonza)著 刘继红,王瑞文译

出版发行项:

北京:中国电力出版社,2023

ISBN及定价:

978-7-5198-7037-9/CNY88.00

载体形态项:

265页:图,照片;24cm

并列正题名:

Reinforcement learning algorithms with python

个人责任者:

(美) 隆萨 (Lonza, Andrea) 著

个人次要责任者:

刘继红 译

个人次要责任者:

王瑞文 译

学科主题:

软件工具-程序设计

中图法分类号:

TP311.561

中图法分类号:

TP311.5

责任者附注:

Andrea Lonza,是一名深度学习工程师入对人工智能怀有极大的热情,渴望创造出具有智能行为的机器。他通过理论性的和工业应用性的机器学习项目获得了强化学习、自然语言处理和计算机视觉方面的专业知识。他还参加过几次Kaggle比赛,并取得了很好的成绩。

提要文摘附注:

本书首先介绍在强化学习环境中工作所需的工具、库和设置,涵盖了强化学习的构成模块,深入探讨基于值的方法,如Q-learning和SARSA算法的应用。读者将学习如何结合使用Q-learning和神经网络来解决复杂问题。此外,在学习DDPG和TD3确定性算法之前,读者将学习策略梯度方法,如TRPO和PPO,以提高性能和稳定性。本书还介绍模仿学习的原理,以及Dagger如何教智能体飞行。读者将探索进化策略和黑盒优化技术。

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