登入帳戶  | 訂單查詢  | 購物車/收銀台( 0 ) | 在線留言板  | 付款方式  | 聯絡我們  | 運費計算  | 幫助中心 |  加入書簽
會員登入 新註冊 | 新用戶登記
HOME新書上架暢銷書架好書推介特價區會員書架精選月讀2023年度TOP分類閱讀雜誌 香港/國際用戶
最新/最熱/最齊全的簡體書網 品種:超過100萬種書,正品正价,放心網購,悭钱省心 送貨:速遞 / EMS,時效:出貨後2-3日

2024年10月出版新書

2024年09月出版新書

2024年08月出版新書

2024年07月出版新書

2024年06月出版新書

2024年05月出版新書

2024年04月出版新書

2024年03月出版新書

2024年02月出版新書

2024年01月出版新書

2023年12月出版新書

2023年11月出版新書

2023年10月出版新書

2023年09月出版新書

『簡體書』强化学习入门——基于Python(基于Python的数据分析丛书)

書城自編碼: 3842404
分類: 簡體書→大陸圖書→教材研究生/本科/专科教材
作 者: 吴喜之 张敏
國際書號(ISBN): 9787300313818
出版社: 中国人民大学出版社
出版日期: 2023-03-01

頁數/字數: /
書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:NT$ 284

我要買

share:

** 我創建的書架 **
未登入.



新書推薦:
从康德到黑格尔的发展:兼论宗教哲学(英国观念论名著译丛)
《 从康德到黑格尔的发展:兼论宗教哲学(英国观念论名著译丛) 》

售價:NT$ 275.0
突破不可能:用特工思维提升领导力
《 突破不可能:用特工思维提升领导力 》

售價:NT$ 352.0
王阳明大传:知行合一的心学智慧(精装典藏版)
《 王阳明大传:知行合一的心学智慧(精装典藏版) 》

售價:NT$ 1010.0
失衡与重塑——百年变局下的中国与世界经济
《 失衡与重塑——百年变局下的中国与世界经济 》

售價:NT$ 602.0
南方谈话:邓小平在1992
《 南方谈话:邓小平在1992 》

售價:NT$ 367.0
纷纭万端 : 近代中国的思想与社会
《 纷纭万端 : 近代中国的思想与社会 》

售價:NT$ 500.0
中国古代文体形态研究(第四版)(中华当代学术著作辑要)
《 中国古代文体形态研究(第四版)(中华当代学术著作辑要) 》

售價:NT$ 765.0
朋党之争与北宋政治·大学问
《 朋党之争与北宋政治·大学问 》

售價:NT$ 454.0

內容簡介:
强化学习是机器学习的重要组成部分。本书采用理论与实践相结合的写法,从强化学习的基本概念开始,详细介绍了强化学习的算法理论和实践操作,配有Python代码实现,完整呈现强化学习算法的实践细节。通过这本书你将会:
(1)理解强化学习最关键方面的问题。
(2)探索马尔可夫决策过程及动态规划的过程。
(3)深入理解强化学习的各种方法,包括MC方法,TD方法,深度学习Q方法,SARSA方法等。
(4)通过大量的现实例子及Python实现程序,不断地实践,成为强化学习的高手。
目錄
第一部分 强化学习基础与实践
第1章引 言
1.1 从迷宫问题谈起
1.1.1 人类和动物所面对的迷宫问题
1.1.2 迷宫的说明性例子
1.1.3 例1.1: 奖励矩阵
1.1.4 例1.1: 训练以得到关于状态和行动的奖励: Q矩阵
1.1.5 例1.1: 使用Q矩阵来得到最优行动(路径)
1.1.6 例1.1: 把代码组合成 class
1.2 热身: 井字游戏*
1.2.1 两个真人的简单井字游戏
1.2.2 人和机器的井字游戏的强化学习实践
1.2.3 井字游戏的强化学习代码解释
1.2.4 整个训练过程
1.2.5 使用训练后的模型做人机游戏
1.2.6 1.2.1节代码
1.2.7 附录: 1.2.3节人和机器的井字游戏代码
1.3 强化学习的基本概念
1.4 马尔可夫决策过程的要素
1.5 作为目标的奖励
1.6 探索与开发的权衡
1.6.1 探索与开发
1.6.2 强化学习中的优化和其他学科的区别
1.7 本书将会讨论和运算的一些例子
1.7.1 例1.3格子路径问题
1.7.2 例1.4出租车问题
1.7.3 例1.5推车杆问题
1.7.4 例1.6倒立摆问题
1.7.5 例1.7多臂老虎机问题
1.7.6 例1.7和其他例子(例1.3、例1.5及例1.6)的区别
第2章马尔可夫决策过程和动态规划
2.1 马尔可夫决策过程简介
2.1.1 马尔可夫性
2.1.2 策略
2.1.3 作为回报期望的价值函数
2.1.4 通过例 1.3 格子路径问题理解本节概念
2.2 动态规划
2.2.1 动态规划简介
2.2.2 Bellman方程
2.2.3 最优策略和最优价值函数
2.3 强化学习基本方法概述
2.3.1 代理与环境的互动
2.3.2 策略迭代: 策略评估和策略改进
2.3.3 价值迭代
2.3.4 策略迭代与价值迭代比较
2.3.5 异步动态规划
2.3.6 广义策略迭代
2.3.7 策略梯度
2.3.8 off-policy, on-policy和offline RL
2.4 蒙特卡罗抽样
2.4.1 MC策略评估
2.4.2 MC状态-行动值的估计
2.4.3 on-policy: Q价值的MC估计
2.4.4 off-policy: MC预测
2.4.5 MC的策略梯度
2.5 和本章概念相关的例子
2.5.1 例1.3格子路径问题使用Bellman方程做价值迭代
2.5.2 例1.3格子路径问题的TD函数
第3章各种机器学习算法及实例
3.1 暂时差(TD)简介
3.1.1 TD、DP和MC算法的比较
3.1.2 TD方法的特点
3.1.3 TD(0)方法的延伸
3.2 TD评估及策略改进
3.2.1 SARSA (on-policy)
3.2.2 Q学习 (off-policy)
3.2.3 加倍Q学习 (off-policy)
3.3 函数逼近及深度学习算法
3.3.1 基于价值和策略的函数逼近
3.3.2 深度Q学习
3.3.3 TD: 演员-批评者(AC)架构
3.3.4 A2C算法步骤
3.3.5 A3C 算法
3.3.6 DDPG 算法
3.3.7 ES 算法
3.3.8 PPO 算法
3.3.9 SAC 算法
3.4 用第1章的例子理解本章算法
3.4.1 例1.3格子路径问题: SARSA
3.4.2 例1.4出租车问题: SARSA
3.4.3 例1.3格子路径问题: 加倍Q学
3.4.4 例1.5推车杆问题: 深度Q学习
3.4.5 例1.5推车杆问题: A3C
3.4.6 例1.6倒立摆问题: DDPG
3.4.7 例1.5推车杆问题: ES
3.4.8 例1.5推车杆问题: PP

 

 

書城介紹  | 合作申請 | 索要書目  | 新手入門 | 聯絡方式  | 幫助中心 | 找書說明  | 送貨方式 | 付款方式 香港用户  | 台灣用户 | 海外用户
megBook.com.tw
Copyright (C) 2013 - 2024 (香港)大書城有限公司 All Rights Reserved.