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  • 用Python动手学强化学习(改订第2版) (日)久保隆宏 著 梁垿,程引 译 专业科技 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: (日)久保隆宏著 | | 梁垿//程引译
    • 出版社: 人民邮电出版社
    • 出版时间:2021-07-01 00:00:00
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    商品参数
    • 作者: (日)久保隆宏著| 梁垿//程引译
    • 出版社:人民邮电出版社
    • 出版时间:2021-07-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2021-07-01
    • 字数:242000
    • 页数:262
    • 开本:32开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787115564221
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:人民邮电出版社

    用Python动手学强化学习(改订第2版)

    作  者:(日)久保隆宏 著 梁垿,程引 译
    定  价:89.8
    出 版 社:人民邮电出版社
    出版日期:2021年07月01日
    页  数:280
    装  帧:平装
    ISBN:9787115564221
    主编推荐

    1.从基础到应用,一本书快速入门强化学习 2.基于Python实现强化学习,直观理解运作过程 3.内容丰富,涵盖强化学习基本概念、算法详解、前沿应用、弱点及对策 4.132张图表与大量示例,全彩印刷图文并茂提供良好阅读体验 5.附免费下载源代码为读者提供亲身实践机会

    内容简介

    强化学习是机器学习的重要分支之一。本书结合实际可运行的Python代码,通过简明的文字、丰富的插图和示例,通俗易懂地介绍了从基础概念到前沿应用等方方面面的内容,包括根据环境和经验制订计划的学习方法、强化学习与神经网络的组合,以及强化学习的弱点和克服方法。读者通过下载书中代码并亲自动手运行,可以快速入门强化学习并进行实践。本书适合具有一定编程经验、对强化学习感兴趣的工程师阅读。

    作者简介

    精彩内容

    目录
    第1章 了解强化学习
    1.1 强化学习与各关键词之间的关系
    1.2 强化学习的优点和弱点
    1.3 强化学习的问题设定:马尔可夫决策过程
    第2章 强化学习的解法(1):根据环境制订计划
    2.1 价值的定义和计算:贝尔曼方程
    2.2 基于动态规划法的价值近似的学习:价值迭代
    2.3 基于动态规划法的策略的学习:策略迭代
    2.4 基于模型的方法和无模型的方法的区别
    第3章 强化学习的解法(2):根据经验制订计划
    3.1 平衡经验的积累与利用:Epsilon-Greedy算法
    3.2 是根据实际奖励还是预测来修正计划:蒙特卡洛方法和时序差分学习
    3.3 用经验来更新价值近似还是策略:基于价值和基于策略
    第4章 使用面向强化学习的神经网络
    4.1 将神经网络应用于强化学习
    4.2 通过含有参数的函数实现价值近似:价值函数近似
    4.3 将深度学习应用于价值近似:DQN
    4.4 通过含有参数的函数实现策略:策略梯度
    4.5 将深度学习应用于策略:A2C
    4.6 是价值近似还是策略呢
    第5章 强化学习的弱点
    5.1 获取样本的效率低
    5.2 容易陷入局部很优行动和过拟合
    5.3 复现性差
    5.4 以弱点为前提的对策
    第6章 克服强化学习弱点的方法
    6.1 应对采样效率低的方法:与基于模型的方法一起使用、表征学习
    6.2 改善复现性的方法:进化策略
    6.3 应对局部很优行动和过拟合的方法:模仿学习和逆强化学习
    第7章 强化学习的应用领域
    7.1 行动的很优化
    7.2 学习的很优化
    参考文献

    售后保障

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