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强化学习:原理与Python实现

作者: 肖智清
出版时间: 2019-06-01
发布时间: 2020-05-21
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《强化学习:原理与Python实现》内容简介

本书介绍强化学习理论及其Python实现。全书分为三个部分。·第1章:感性介绍强化学习的基础知识,介绍强化学习环境库Gym的使用。并通过一个完整的强化学习实例,初步了解强化学习。·第2~9章:介绍强化学习的理论和算法。采用严谨的数学语言,推导了强化学习的基本理论,进而在理论的基础上讲解算法,并为算法提供配套的Python实现。算法的讲解和Python实现逐一对应,覆盖了所有主流的强化学习算法。·第10~12章:介绍了多个热门综合案例,包括电动游戏、棋盘游戏和自动驾驶。环境部分涵盖Gym库的完整安装和自定义扩展,也包括Gym库以外的环境。算法部分涵盖了在《自然》、《科学》等权威期刊上发表的多个深度强化学习明星算法。肖智清编著

《强化学习:原理与Python实现》章节目录
  • 前言
  • 第1章 初识强化学习
  • 1.1.强化学习及其关键元素
  • 1.2.强化学习的应用
  • 1.3.智能体/环境接口
  • 1.4.强化学习的分类
  • 1.5.如何学习强化学习
  • 1.6.案例:基于Gym库的智能体/环境交互
  • 1.7.本章小结
  • 第3章 有模型数值迭代
  • 3.1.有模型策略迭代
  • 3.2.有模型价值迭代
  • 3.3.动态规划
  • 3.4.案例:冰面滑行
  • 3.5.本章小结
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