强化学习.原理与Python实战

题名:强化学习.原理与Python实战
责任者:肖智清著
出版社机械工业出版社
出版年:2023.07
ISBN:978-7-111-72891-7
定价:129.00
载体形态项:13,490页 24cm
个人责任者:肖智清著
学科主题:程序语言
中图法分类号:TP312PY
提要文摘附注:本书介绍强化学习理论及其Python实现。第1章：从零开始介绍强化学习的背景知识，介绍环境库Gym的使用。第2-15章：基于折扣奖励离散时间Markov决策过程模型，介绍强化学习的主干理论和常见算法。采用数学语言推导强化学习的基础理论，进而在理论的基础上讲解算法，并为算法提供配套代码实现。基础理论的讲解突出主干部分，算法讲解全面覆盖主流的强化学习算法，包括经典的非深度强化学习算法和近年流行的强化学习算法。Python实现和算法讲解一一对应，针对深度强化学习算法还给出了基于TensorFlow2和PyTorch1的对照实现。第16章：介绍其他强化学习模型，包括平均奖励模型、连续时间模型、非齐次模型，半Markov模型、部分可观测模型等，以便更好了解强化学习研究的全貌。
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