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题名/责任者:

TensorFlow强化学习快速入门指南:使用Python动手搭建自学习的智能体/(美)考希克·巴拉克里希南(Kaushik Balakrishnan)著 赵卫东译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2020

ISBN及定价:

978-7-111-64812-3/CNY45.00

载体形态项:

12,108页;24cm

并列正题名:

Deep learning with TensorFlow

并列正题名:

TensorFlow reinforcement learning quick start guide

其它题名:

使用Python动手搭建自学习的智能体

丛编项:

大数据丛书

个人责任者:

(美) 巴拉克里希南 (Balakrishnan, Kaushik) 著

个人次要责任者:

赵卫东 译

学科主题:

人工智能-算法

中图法分类号:

TP18

版本附注:

由Packt Publishing Ltd授权出版

出版发行附注:

本书限中国大陆发行

相关题名附注:

版权页英文题名：Deep learning with TensorFlow

相关题名附注:

书名原文：TensorFlow reinforcement learning quick start guide

提要文摘附注:

本书首先介绍了强化学习的基本原理，然后介绍典型的强化学习算法，包括时序差分、SARSA、Q-Learning、DeepQ-network、Double DQN、竞争网络结构、Rainbow、Actor-Critic、A2C、A3C、TRPO和PPO等，每种算法基本上利用了主流的开源机器学习框架TensorFlow，使用Python编程进行实现。

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