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强化学习：原理与Python实现
肖智清更新时间：2019-10-11 15:10:40
最新章节：12.3 本章小结开会员，本书免费读 >
全书分为三个部分。第一部分了解强化学习应用，了解强化学习基本知识，搭建强化学习测试环境。该部分包括：强化学习的概况、强化学习简单示例、强化学习算法的常见思想、强化学习的应用、强化学习测试环境的搭建。第二部分介绍强化学习理论与深度强化学习算法。强化学习理论部分：Markov决策过程的数学描述、MonteCarlo方法和时序差分方法的数学理论；深度强化学习算法部分：详细剖析全部具有重要影响力的深度强化学习算法，结合TensorFlow实现源码。第三部分介绍强化学习综合应用案例。
品牌：机械工业出版社
上架时间：2019-08-01 00:00:00
出版社：机械工业出版社
本书数字版权由机械工业出版社提供，并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
强化学习：原理与Python实现最新章节
查看全部- 12.3 本章小结
- 12.2 基于强化学习的自动驾驶
- 12.1 AirSim开发环境使用
- 第12章 综合案例：自动驾驶
- 11.5 本章小结
- 11.4 AlphaZero算法实现
- 11.3 棋盘游戏环境boardgame2
- 11.2 AlphaZero算法
- 11.1 双人确定性棋盘游戏
- 第11章 综合案例：棋盘游戏
肖智清
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