深度强化学习实战
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作者(美) 亚历山大·扎伊, 布兰登·布朗著
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115576361
出版时间2023-04
装帧平装
开本其他
定价119.8元
货号3846557
上书时间2024-01-18
商品详情
- 品相描述：全新
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商品简介
本书先介绍深度强化学习的基础知识及相关算法，然后给出多个实战项目，以期让读者可以根据环境的直接反馈对智能体加以调整和改进，提升运用深度强化学习技术解决实际问题的能力。
本书涵盖深度Q网络、策略梯度法、演员-评论家算法、进化算法、Dist-DQN、多智能体强化学习、可解释性强化学习等内容。本书给出的实战项目紧跟深度强化学习技术的发展趋势，且所有项目示例以Jupter Notebook样式给出，便于读者修改代码、观察结果并及时获取经验，能够带给读者交互式的学习体验。
本书适合有一定深度学习和机器学习基础并对强化学习感兴趣的读者阅读。
作者简介
Alexander Zai曾担任Codesmith（一个沉浸式的编码训练营）首席技术官和技术顾问、Uber 软件工程师、Bonjo和AmazonAI机器学习工程师，他也是开源深度学习框架Apache MXNet的贡献者。此外，他还是两家公司的联合创立人，其中一家曾是Y-combinator的参与者。
Brandon Brown从很小的时候就开始编程，大学期间做过兼职软件工程师，但最终选择投身医疗行业（在此期间，他在医疗保健科技领域担任软件工程师）。受深度强化学习的启发，他近期专注于计算精神病学的研究。
目录
本书先介绍深度强化学习的基础知识及相关算法, 然后给出多个实战项目, 以期让读者可以根据环境的直接反馈对智能体加以调整和改进, 进一步提升运用深度强化学习技术解决实际问题的能力。本书涵盖深度Q网络、策略梯度法、演员-评论家算法、进化算法、Dist-DQN、多智能体强化学习、可解释性强化学习等内容。本书给出的实战项目紧贴深度强化学习技术的发展趋势, 且所有项目示例以Jupter Notebook样式给出, 便于读者修改代码、观察结果并及时获取经验, 能够带给读者交互式的学习体验。
内容摘要
本书先介绍深度强化学习的基础知识及相关算法，然后给出多个实战项目，以期让读者可以根据环境的直接反馈对智能体加以调整和改进，提升运用深度强化学习技术解决实际问题的能力。
本书涵盖深度Q网络、策略梯度法、演员-评论家算法、进化算法、Dist-DQN、多智能体强化学习、可解释性强化学习等内容。本书给出的实战项目紧跟深度强化学习技术的发展趋势，且所有项目示例以Jupter Notebook样式给出，便于读者修改代码、观察结果并及时获取经验，能够带给读者交互式的学习体验。
本书适合有一定深度学习和机器学习基础并对强化学习感兴趣的读者阅读。
主编推荐
1.详细讲解深度强化学习基础知识，内容丰富
2.提供多个实战案例，学习更有效，实践更有用
3.包含核心算法+PyTorch、OpenAI Gym等流行工具，新颖实用
4.作者在深度强化学习领域经验丰富，知识点梳理清晰，易懂易学
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