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题名/责任者:

深度强化学习:基于Python的理论及实践/(美) 劳拉·格雷泽, 龚辉伦著 许静 ... [等] 译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2021.9

ISBN及定价:

978-7-111-68933-1/CNY119.00

载体形态项:

xiii, 281页, [12] 页图版:图 (部分彩图);26cm

统一题名:

Foundations of deep reinforcement learning : theory and practice in Python

丛编项:

智能科学与技术丛书

个人责任者:

格雷泽 (Graesser, Laura) 著

个人责任者:

龚辉伦 著

个人次要责任者:

许静 译

个人次要责任者:

过辰楷 译

学科主题:

软件工具-程序设计

中图法分类号:

TP311.561

题名责任附注:

题名页题: 许静, 过辰楷, 金骁, 刘磊, 朱静雯译

出版发行附注:

本书中文简体字版由Pearson Education (培生教育出版集团) 授权机械工业出版社在中华人民共和国境内 (不包括香港、澳门特别行政区及台湾地区) 独家出版发行

责任者附注:

劳拉·格雷泽 (Laura Graesser), 软件工程师, 在谷歌从事机器人技术方面的工作。她拥有纽约大学计算机科学硕士学位, 专攻机器学习方向。龚辉伦 (Wah Loon Keng), Machine Zone的人工智能工程师, 致力于将深度强化学习应用于工业问题。他拥有理论物理和计算机科学的背景。他们共同开发了两个深度强化学习软件库, 并就此进行了多次主题讲座和技术辅导。许静, 南开大学人工智能学院副院长, 机器智能所所长, 教授, 博士生导师。

书目附注:

有书目 (第274-281页)

提要文摘附注:

本书围绕深度强化学习进行讲解, 结构合理有序, 内容重点突出, 理论结合实践, 全面讨论了深度强化学习的研究成果及实践工具。本书分为四部分, 共17章, 涉及的主要内容包括: REINFORCE、SARSA、深度Q网络、改进的深度Q网络、优势演员-评论家算法、近端策略优化算法、并行方法、深度强化学习工程实践、SLM Lab、神经网络架构、硬件、状态、动作、奖励、转换函数等。

使用对象附注:

本书可以作为高等院校人工智能、计算机、大数据等相关专业的本科或研究生教材, 也可以作为人工智能相关领域的研究人员和技术人员的参考书籍

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