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题名/责任者:

深度强化学习实战/(美) 亚历山大·扎伊, 布兰登·布朗著 李晗译

出版发行项:

北京:人民邮电出版社,2023

ISBN及定价:

978-7-115-57636-1/CNY119.80

载体形态项:

296页:图;24cm

统一题名:

Deep reinforcement learning in action

丛编项:

深度学习系列

个人责任者:

扎伊 (Zai, Alexander) 著

个人责任者:

布朗 (Brown, Brandon) 著

个人次要责任者:

李晗 译

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

出版发行附注:

由Manning Publications Co.授权出版

责任者附注:

亚历山大·扎伊, 曾担任Codesmith (一个沉浸式的编码训练营) 首席技术官和技术顾问、Uber软件工程师、Banjo和亚马逊AI机器学习工程师。布兰登·布朗, 很小的时候就开始编程, 大学期间做过兼治职软件工程师, 但最终选择投身医疗行业 (在此期间, 他在医疗保健科技领域担任软件工程师)。

书目附注:

有书目 (第295-296页)

提要文摘附注:

本书先介绍深度强化学习的基础知识及相关算法, 然后给出多个实战项目, 以期让读者可以根据环境的直接反馈对智能体加以调整和改进, 进-步提升运用深度强化学习技术解决实际问题的能力。本书涵盖深度Q网络、策略梯度法、演员-评论家算法、进化算法、Dist-DQN、多智能体强化学习、可解释性强化学习等内容。本书给出的实战项目紧贴深度强化学习技术的发展趋势, 且所有项目示例以JupterNotebook样式给出, 便于读者修改代码、观察结果并及时获取经验, 能够带给读者交互式的学习体验。

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