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• 200 1_ |a Python强化学习实战 |9 Python qiang hua xue xi shi zhan |b 专著 |e 应用OpenAI Gym和TensorFlow精通强化学习和深度强化学习 |d Hands-on reinforcement learning with Python |e master reinforcement and deep reinforcement learning using OpenAI Gym and TensorFlow |f (印)苏达桑·拉维尚迪兰(Sudharsan Ravichandiran)著 |g 连晓峰等译 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2019

• 215 __ |a 11,203页 |c 图 |d 24cm

• 300 __ |a 机器学习系列

• 305 __ |a 由Packt Publishing Ltd授权出版

• 306 __ |a 本书限中国大陆发行

• 330 __ |a 本书共13章，主要包括强化学习的各种要素，即智能体、环境、策略和模型以及相应平台和库；Anaconda、Docker、OpenAIGym、Universe和TensorFlow等安装配置；马尔可夫链和马尔可夫过程及其与强化学习问题建模之间的关系，动态规划的基本概念；蒙特卡罗方法以及不同类型的蒙特卡罗预测和控制方法；时间差分学习、预测、离线/在线策略控制等；多臂赌博机问题以及相关的各种探索策略方法；深度学习的各种基本概念和RNN、LSTM、CNN等神经网络；深度强化学习算法DQN，以及双DQN和对抗网络体系结构等改进架构；DRQN以及DARQN；A3C网络的基本工作原理及架构；策略梯度和优化问题；最后介绍了强化学习的最新进展以及未来发展。

• 510 1_ |a Hands-on reinforcement learning with Python |e master reinforcement and deep reinforcement learning using OpenAI Gym and TensorFlow |z eng

• 517 1_ |a 应用OpenAI Gym和TensorFlow精通强化学习和深度强化学习 |9 ying yong OpenAI Gym he TensorFlow jing tong qiang hua xue xi he shen du qiang hua xue xi

• 606 0_ |a 软件工具 |x 程序设计

• 690 __ |a TP311.56 |v 5

• 701 _0 |c (印) |a 拉维尚迪兰 |9 la wei shang di lan |c (Ravichandiran, Sudharsan) |4 著

• 702 _0 |a 连晓峰 |9 lian xiao feng |4 译

• 801 _0 |a CN |b 浙江省新华书店集团公司 |c 20181219

• 801 _2 |a CN |b Wuxilib |c 20190723

• 905 __ |a Wuxilib |d TP311.56/634