会员
强化学习：原理与Python实战
更新时间：2023-10-19 17:44:38 最新章节：封底
书籍简介
本书从原理和实战两个方面介绍了强化学习。原理方面，深入介绍了主流强化学习理论和算法，覆盖资格迹等经典算法和MuZero等深度强化学习算法；实战方面，每章都配套了编程案例，以方便读者学习。全书从逻辑上分为三部分。第1章：从零开始介绍强化学习的背景知识，介绍环境库Gym的使用。第2～15章：基于折扣奖励离散时间Markov决策过程模型，介绍强化学习的主干理论和常见算法。采用数学语言推导强化学习的基础理论，进而在理论的基础上讲解算法，并为算法提供配套代码实现。基础理论的讲解突出主干部分，算法讲解全面覆盖主流的强化学习算法，包括经典的非深度强化学习算法和近年流行的强化学习算法。Python实现和算法讲解一一对应，还给出了深度强化学习算法的TensorFlow和PyTorch对照实现。第16章：介绍其他强化学习模型，包括平均奖励模型、连续时间模型、非齐次模型、半Markov模型、部分可观测模型等，以便更好了解强化学习研究的全貌。
品牌：机械工业出版社
上架时间：2023-08-01 00:00:00
出版社：机械工业出版社
本书数字版权由机械工业出版社提供，并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
最新章节
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- 会员本书是继《EasyRL：强化学习教程》（俗称“蘑菇书”）之后，为强化学习的读者专门打造的一本深入实践的全新教程。全书大部分内容基于3位作者的实践经验，涵盖马尔可夫决策过程、动态规划、免模型预测、免模型控制、深度学习基础、DQN算法、DQN算法进阶、策略梯度、Actor-Critic算法、DDPG与TD3算法、PPO算法等内容，旨在帮助读者快速入门强化学习的代码实践，并辅以一套开源代码框架“Joy计算机7.8万字
- 会员本书从基础的神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等入门知识，到深度学习的应用领域如计算机视觉、自然语言处理等高级主题都有涉及，可以帮助读者更好地理解深度学习知识，并为未来的职业发展打下坚实的基础。计算机23.6万字
- 会员本书共分为9章，内容涵盖三个层次：介绍与解读、入门学习、进阶提升。第1-2章介绍与剖析了ChatGPT与提示工程，并从多个学科的角度探讨了提示工程学科。第3-5章演示了ChatGPT的实际运用，教你如何使用ChatGPT解决自然语言处理问题，并为你提供了一套可操作、可重复的提示设计框架，让你能够熟练驾驭ChatGPT。第6-9章讲解了来自学术界的提示工程方法，以及如何围绕ChatGPT进行创新。计算机9.7万字
- 会员本书分为3个部分：第1章和第2章是人工智能的数学基础，主要介绍了机器学习的概念、Python开发环境的搭建、机器学习bibei的数学知识，以及线性代数和概率论的相关知识；第3~12章主要介绍了回归模型、分类模型、聚类模型、半监督模型的建立和相关算法的理论，以及如何使用sklearn具体实现相关算法模型的搭建；第13章介绍了Spark机器学习，笔者认为对于机器学习，不能只限于Python中的skle计算机0字
- 会员本书通过81个官方案例解析、120个知识点梳理，深入浅出介绍了Sora的技术原理、特色功能、创新之处、优势特点、文案工具、脚本创作、提示词技巧、绘画工具、创意应用、变现方式等，帮助读者一本书全面精通Sora的AI视频生成技术。10大专题内容、108分钟视频，手机扫码可看精华内容，同时赠送了9大超值资源：74组AI绘画提示词、104个效果文件、165页PPT课件、31集《AI摄影》教学视频、40集《计算机6.8万字
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