TensorFlow強化學習快速入門指南——使用Python動手搭建自學習的
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強化學習是一類重要的機器學習方法,在很多領域得到了成功的應用,最近幾年與深度學習結合起來,進一步推動了人工智能的發展。本書首先介紹了強化學習的基本原理,然後介紹典型的強化學習算法,包括時序差分、SARSA、Q-Learning、DeepQ-network、Double DQN、競爭網絡結構、Rainbow、Actor-Critic、A2C、A3C、TRPO和PPO等,每種算法基本上利用了主流的開源機器學習框架TensorFlow,使用Python編程進行實現。此外,還介紹了一些上述算法的應用。本書可以使讀者快速理解強化學習的基本知識,並通過簡單的案例加深對算法的理解。本書適合對強化學習感興趣的普通高校師生以及相關專業人員閱讀。
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