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(印) 莫希特·塞瓦克著
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(印) 莫希特·塞瓦克著
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T 工业技术
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主题
本书主要内容包括: 介绍了强化学习的基本概念, 如智能体、环境、状态、奖励、动作等; 介绍了强化学习的数学和算法原理, 如马尔可夫决策过程和贝尔曼方程, 并在此基础上讨论了动态规划、值迭代和策略迭代方法; 介绍了强化学习的估计与控制问题, 并通过实例展示了q学习的编程; 深入探讨了深度学习的概念、架构机制, 通过介绍激活函数、损失函数、优化器、卷积层、池化层、全连接层等概念, 为后续章节与强化学习算法相结合作铺垫。
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著者
(印) 莫希特·塞瓦克著
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出版日期
2024
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深度强化学习
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著者:
(印) 莫希特·塞瓦克著
出版社:
国防工业出版社
出版日期: 2024.6
文献类型:
图书 , 索书号:
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