本书的主题是强化学习(ReinforcementLearning,RL),它是机器学习(MachineLearning,ML)的一个分支,强调如何解决在复杂环境中选择最优动作时产生的通用且极具挑战的问题。学习过程仅由奖励值和从环境中获得的观察驱动。该模型非常通用,能应用于多个真实场景,从玩游戏到优化复杂制造过程都能涵盖。
《深度强化学习实践(原书第2版)》的主题是强化学习(Reinforcement Learning,RL),它是机器学习(Machine Learning,ML)的一个分支,强调如何解决在复杂环境中选择最优动作时产生的通用且极具挑战的问题。学…
《深度强化学习实践(原书第2版)》,作者:深度强化学习实践(原书第2版)马克西姆·拉潘 著,出版社:机械工业出版社,ISBN:9787111687382。面向实践——不仅涵盖经典的中小规模案例,还介绍了一些大型项目的实现。 易读易学——以先讨论方法的动
本书的主题是强化学习(Reinforcement Learning,RL),它是机器学习(Machine Learning,ML)的一个分支,强调如何解决在复杂环境中选择最优动作时产生的通用且极具挑战的问题。学习过程仅由奖励值和从环境中获得的观察驱动。该模型非常通用,能应用于多个真实场景,从玩游戏到优化复杂制造过程都能涵盖。
人形机器人(原书第2版) 本书结合人形机器人研究中各类先进方法,系统地介绍了驱动人形机器人运动的基础知识、推导过程以及应用案例,阐述了人形机器人的运动学、动力学表示方法,解释了ZMP的概念及其与地面反作用力的关系,描述了人形机器人双足行走行为的生成和控制方法,并拓展了其他多种动作的实现方法,最后介绍了动力学...
印刷版次不同,印刷时间和版次以实物为准。 价格说明: 京东价:京东价为商品的销售价,是您最终决定是否购买商品的依据。 划线价:商品展示的划横线价格为参考价,并非原价,该价格可能是品牌专柜标价、商品吊牌价或由品牌供应商提供的正品零售价(如厂商指导价、建议零售价等)或其他真实有依据的价格;由于地区、时间的差...
(俄)马克西姆·拉潘创作的计算机网络小说《深度强化学习实践(原书第2版)》,已更新章,最新章节:undefined。本书的主题是强化学习(ReinforcementLearning,RL),它是机器学习(MachineLearning,ML)的一个分支,强调如何解决在复杂环境中选择最优动作时产生的通用且极
书:pan.baidu.com/s/151xVgu Q-learning与深度Q网络(DQN): Q-learning是一种经典的强化学习算法,通过迭代更新状态-动作值函数(Q函数)来学习最优策略。 深度Q网络(DQN)将Q-learning与深度学习相结合,使用神经网络来近似Q函数,从而能够处理高维状态空间。 策略梯度方法: 策略梯度方法直接对策略进行参数化,并通过...
深度强化学习实践(原书第2版)电子书 面向实践——不仅涵盖经典的中小规模案例,还介绍了一些大型项目的实现。 易读易学——以先讨论方法的动机、理论基础及背后思想,再给出完整代码示例的方式,通过现实相关问题来描述RL方法,GitHub上会实时更新书中的所有代码示例。 初学者友好——基础理论讲解深浅出,应用实例简洁易懂...
《深度强化学习实践(原书第2版) 机械工业出版社》,作者:深度强化学习实践(原书第2版) 机械工业出版社马克西姆·拉潘 著,出版社:机械工业出版社,ISBN:9787111687382。本书包括新的强化学习工具和技术,介绍了强化学习的基础知识,以及如何动手编写智能体以执行一系列实