机读格式显示(MARC)

• 000 01315nam0 2200265 450

• 001 0000400673

• 005 20230311140500.0

• 010 __ |a 978-7-115-58451-9 |d CNY89.90

• 100 __ |a 20220419d2022 em y0chiy50 ea

• 101 0_ |a chi

• 102 __ |a CN |b 110000

• 105 __ |a a z 000yy

• 106 __ |a r

• 200 1_ |a 动手学强化学习 |A dong shou xue qiang hua xue xi |d Hands-on reinforcement learning |f 张伟楠，沈键，俞勇著 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 人民邮电出版社 |d 2022

• 215 __ |a 246页 |c 图 |d 26cm

• 330 __ |a 本书系统地介绍了强化学习的原理和实现，是一本理论扎实、落地性强的图书。本书包含3个部分：第一部分为强化学习基础，讲解强化学习的基础概念和表格型强化学习方法；第二部分为强化学习进阶，讨论深度强化学习的思维方式、深度价值函数和深度策略学习方法；第三部分为强化学习前沿，介绍学术界在深度强化学习领域的主要关注方向和前沿算法。同时，本书提供配套的线上代码实践平台，通过展示源码的编写和运行过程，让读者进一步掌握强化学习算法的运行机制。本书理论与实践并重，在介绍强化学习理论的同时，辅之以线上代码实践平台，以帮助读者通过实践加深对理论的理解。

• 510 1_ |a Hands-on reinforcement learning |z eng

• 606 0_ |a 机器学习 |A Ji Qi Xue Xi

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _0 |a 张伟楠 |A zhang wei nan |4 著

• 701 _0 |a 沈键 |A shen jian |4 著

• 701 _0 |a 俞勇 |A yu yong |4 著

• 801 _0 |a CN |b DQNU |c 20230310

• 905 __ |a DQNU |d TP181/Z24 |s 2