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分类于: 计算机基础 云计算&大数据

简介

强化学习:原理与Python实现

强化学习:原理与Python实现 0.0分

资源最后更新于 2020-03-29 01:20:48

作者:肖智清

出版社:出版社机械工业出版社

出版日期:2019-06

文件格式: pdf

标签: 计算机 编程语言 软件开发 程序设计 Python

简介· · · · · ·

本书介绍强化学习理论及其Python实现。全书分为三个部分。·第1章:感性介绍强化学习的基础知识,介绍强化学习环境库Gym的使用。并通过一个完整的强化学习实例,初步了解强化学习。·第2~9章:介绍强化学习的理论和算法。采用严谨的数学语言,推导了强化学习的基本理论,进而在理论的基础上讲解算法,并为算法提供配套的Python实现。算法的讲解和Python实现逐一对应,覆盖了所有主流的强化学习算法。·第10~12章:介绍了多个热门综合案例,包括电动游戏、棋盘游戏和自动驾驶。环境部分涵盖Gym库的完整安装和自定义扩展,也包括Gym库以外的环境。算法部分涵盖了在《自然》、《科学》等权威期刊上发表的多个深度强化学习明星算法。肖智清编著

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目录

  1. 前言
  2. 第1章 初识强化学习
  3. 1.1.强化学习及其关键元素
  4. 1.2.强化学习的应用
  5. 1.3.智能体/环境接口
  6. 1.4.强化学习的分类
  7. 1.5.如何学习强化学习
  8. 1.6.案例:基于Gym库的智能体/环境交互
  9. 1.7.本章小结
  10. 第3章 有模型数值迭代
  11. 3.1.有模型策略迭代
  12. 3.2.有模型价值迭代
  13. 3.3.动态规划
  14. 3.4.案例:冰面滑行
  15. 3.5.本章小结