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基于Python的强化学习 (美)安德里亚·隆萨 著 刘继红,王瑞文 译 专业科技 文轩网
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基于Python的强化学习
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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。最后,读者将掌握探索方法,如UCB和UCB1,并开发一个名为ESBAS的元算法。 如果你是人工智能研究者、深度学习用户,或者希望从头开始学习强化学习的人,那么这本书就很适合你。如果你想了解该领域的进展,也会发现这本书很有帮助。当然,Python的基础知识是必需的。
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