出版社:机械工业出版社
年代:2020
定价:39.8
强化学习是一类重要的机器学习方法,在很多领域得到了成功的应用。最近几年与深度学习也结合起来,进一步推动了人工智能的发展。本书首先介绍了强化学习的基本原理,然后介绍典型的强化学习算法,包括深度Q网络、深度确定性策略梯度、信任区域策略优化和近端策略优化等,每种算法都利用主流的开源机器学习框架TensorFlow,使用Python进行了实现。此外,还介绍了一些策略优化方法及其应用。阅读本书,可以使读者能快速理解强化学习的基本知识,并能通过简单的案例实现,加深对算法的理解。本书适合对强化学习感兴趣的普通高校师生以及社会人士阅读。
书籍详细信息 | |||
书名 | TensorFlow强化学习快速入门指南站内查询相似图书 | ||
丛书名 | 大数据丛书 | ||
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出版地 | 北京 | 出版单位 | 机械工业出版社 |
版次 | 1版 | 印次 | 1 |
定价(元) | 39.8 | 语种 | 简体中文 |
尺寸 | 24 × 17 | 装帧 | 平装 |
页数 | 133 | 印数 | 3000 |
何海群, 著
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