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| 200 | $a: 深度强化学习图解$f: (美)米格尔·莫拉莱斯 |
| 210 | $c: 清华大学出版社$d: 2022-07-01$a: 北京 |
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$a: 我们在与环境交互的过程中进行学习，经历的奖励或惩罚将指导我们未来的行为。深度强化学习将该过程引入人工智能领域，通过分析结果来寻找有效的前进方式。DRL智能体可提升营销效果、预测股票涨跌，甚至击败围棋高手和国际象棋大师。 《深度强化学习图解》呈现生动示例，指导你构建深度学习体系。Python代码包含详明、直观的注释，助你深刻理解DRL技术。你将学习算法的运行方式，并学会用评估性反馈来开发自己的DRL智能体。 本书主要内容包括： ●强化学习入门 ●行为与人类似的DRL智能体 ●在复杂情况下应用DRL |
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