文献类型:专著 浏览次数:119
  • 题名:深度强化学习.原理、算法与PyTorch实战
  • 责任者:刘全,黄志刚编著
  • 出版社清华大学出版社
  • 出版年:2021.08
  • ISBN:978-7-302-57820-8
  • 定价:59.80
  • 载体形态项:12,243页 26cm
  • 个人责任者:刘全编著、黄志刚编著
  • 学科主题:机器学习
  • 中图法分类号:TP181
  • 提要文摘附注:本书基于PyTorch框架,用通俗易懂的语言深入浅出地介绍了强化学习的基本原理,包括传统的强化学习基本方法和目前流行的深度强化学习方法。在对强化学习任务建模的基础上,首先介绍动态规划法、蒙特卡洛法、时序差分法等表格式强化学习方法,然后介绍在PyTorch框架下,DQN、DDPG、A3C等基于深度神经网络的大规模强化学习方法。全书以一个扫地机器人任务贯穿始终,并给出具有代表性的实例,增加对每个算法的理解。
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