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深度强化学习理论与实践
本书比较全面、系统地介绍了深度强化学习的理论和算法,并配有大量的案例和编程实现。全书核心内容可以分为3部分,第一部分为经典强化学习,包括第2、3、4章,主要内容有动态规划法,蒙特卡洛法、时序差分法;第二部分为深度强化学习,包括第6、7、8章,主要内容有值函数近似法、策略梯度法、策略梯度法进阶;第三部分重点介绍了深度强化学习的经典应用——AlphaGo系列算法。另外,作为理论和算法的辅助,第1章介绍
基础知识
12.5万字
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