深度强化学习原理与实践 涵盖数学基础、算法框架、网络模型,构建完整的强化学习知识体系,展现深度强化学习成果。可下载各章源代码(基于Python 3),书中附带彩图文件。
1.中国科学院院士张景中,中国科学技术大学大数据学院常务副院长陈恩红,OPPO研究院院长刘畅,倾情作序推荐!2.内容系统详实:本书构建了一个完整的强化学习知识体系,不仅涵盖经典强化学习的内容,还包括深度强化学习的重要成果 DQN算法、A3C算法、Rainbow算法等。使读者了解强化学习的发展历史和重要成果,助力其在强化学习领域进行创新研究和应用实践,进而找到更有价值的研究课题和应用方向。3.兼顾理论与实践:深入全面讲解掌握深度强化学习的理论知识,并结合Python 3代码案例,将算法快速落地,降低读者的学习门槛和入门难度。4.读者受众广泛:在结构布局和逻辑梳理上,兼顾了学术界和工业界读者的不同需求,既适用于技术工程师,也适用于研究人员和学生群体。5.贴近技术前沿:详细介绍近年来在强化学习领域的研究进展和成果,尽可能保证本
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787517090564 Author 作者 陈允杰 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 424页 Publisher 出版社 中国水利水电出版社 Publication Date 出版日期 2020-11-01 Product Dimensions 商品尺寸 其他 Language 语种 其它(含多语) Book Contents 内容简介 本书秉持“先图解、再实作,而后实务应用”的精神,带你实际使用Python 3 + TensorFlow + Keras,训练自己的深度学习模型。主要内容包括人工智能与深度学习的基础、多层感知器:回归与分类问题、卷积神经网络:计算机视觉、循环神经网络:自然语言处理、建构出你自己的深度学习模型等。本书秉持“先图解、再实作,而后实务应用”的精神,带你实际使用Python 3 + TensorFlow + Keras,训练自己的深度学习模型。主要内容包括人工智能与深度学习的基础、多层感知
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