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• 200 1_ |a 深度强化学习实践 |9 shen du qiang hua xue xi shi jian |d Deep reinforcement learning hands-on |f Maxim Lapan著 |z eng

• 205 __ |a 影印版

• 210 __ |a 南京 |c 东南大学出版社 |d 2019

• 215 __ |a 16,523页 |c 图 |d 24cm

• 330 __ |a 本书是关于最新DL工具及其局限性的全面指南。在应用于真实环境之前，你得评估包括交叉熵和策略梯度在内的多种算法。试试Atari的虚拟游戏和像Connect4这样的家庭最爱。本书介绍了RL的基础知识，为你提供了编写智能学习代理所需的原理，用以承担一系列艰巨的实际任务。了解如何在“网格世界”环境中实现Q-learning，教你的代理购买和交易股票，发现自然语言模型如何推动了聊天机器人的火爆。

• 510 1_ |a Deep reinforcement learning hands-on |z eng

• 606 0_ |a 机器学习 |x 算法 |j 英文

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• 701 _0 |c (俄) |a 拉潘 |9 la pan |c (Lapan, Maxim) |4 著

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