强化学习：原理与Python实战

作者：肖智清

出版社：

机械工业出版社

ISBN：

9787111728917

电子出版物发行数量：

1000

版权持有：

机械工业出版社有限公司

电子出版物发行单位：

机械工业出版社有限公司

电子出版物发行网站：

电子出版物发行批次：

1

电子出版物发行时间：

2023-12-04

数字图书定价：

122.55

全书分为三个部分： ?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，对于深度强化学习算法还给出了基于TensorFlow 2和PyTorch 1的对照实现。 ?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。

5.0分