中南民族大学图书馆书目检索系统

Online Public Access Catalogue

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

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

其它题名:

基于Python的理论及实践

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 (Wah Loon Keng) 著

个人次要责任者:

许静 译

个人次要责任者:

过辰楷 译

个人次要责任者:

金骁 译

学科主题:

软件工具-程序设计

学科主题:

PYTHON语言-程序设计

中图法分类号:

TP311.561

中图法分类号:

TP312

题名责任附注:

题名页题其余译者: 过辰楷, 金骁, 刘磊, 朱静雯

版本附注:

据原书2020年英文版译出

出版发行附注:

本书中文简体字版由Pearson Education授权出版

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。 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。

豆瓣简介：