文献类型:专著 浏览次数:110
  • 题名:深度强化学习实践
  • 责任者:(俄)马克西姆·拉潘(Maxim Lapan)著
  • 出版社机械工业出版社
  • 出版年:2021.08
  • ISBN:978-7-111-68738-2
  • 定价:149.00
  • 载体形态项:17,617页 24cm
  • 个人责任者:拉潘著、林然译、王薇译
  • 学科主题:机器学习
  • 中图法分类号:TP181
  • 提要文摘附注:本书介绍了强化学习的基础知识,以及如何动手编写智能体以执行一系列实际任务。本书首先介绍强化学习的概念、OpenAI Gym库以及PyTorch库。接着分别介绍几种强化学习方法:交叉熵、Q-learning、DQN及其扩展以及高级强化学习库。然后介绍策略梯度及其扩展的A2C、A3C方法,并研究可以使用策略梯度方法解决的实际问题:使用RL训练聊天机器人、通过TextWorld环境解决基于文本的文字冒险游戏、Web导航和浏览器自动化。之后介绍连续控制问题、机器人技术中的强化学习、置信域方法等高级强化学习部分。接着介绍另一套RL方法:黑盒优化。最后讨论RL的高级探索、基于模型的方法、AlphaGo Zero、离散优化、多智能体强化学习。
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