| ISBN/价格: | 978-7-111-64812-3:CNY45.00 |
| 作品语种: | chi eng |
| 出版国别: | CN 110000 |
| 题名责任者项: | TensorFlow强化学习快速入门指南/.(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 |
| 载体形态项: | 12,108页:;+24cm |
| 丛编项: | 大数据丛书 |
| 提要文摘: | 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。 |
| 并列题名: | Deep learning with TensorFlow eng |
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| 并列题名: | TensorFlow reinforcement learning quick start guide eng |
| 题名主题: | 人工智能 算法 |
| 中图分类: | TP18 |
| 个人名称等同: | 巴拉克里希南 (美) (Balakrishnan, Kaushik) 著 |
| 个人名称次要: | 赵卫东 译 |
| 记录来源: | CN A350200XML 20221207 |
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