张校捷编著创作的计算机网络小说《深度强化学习算法与实践:基于PyTorch的实现》,已更新章,最新章节:undefined。本书从强化学习的基础知识出发,结合PyTorch深度学习框架,介绍深度强化学习算法各种模型的相关算法原理和基于PyTorch的代码实现。作为一本介绍深度强化学习
《深度强化学习算法与实践:基于PyTorch的实现》从强化学习的基础知识出发,结合PyTorch 深度学习框架,介绍深度强化学习算法各种模型的相关算法原理和基于PyTorch 的代码实现。作为一本介绍深度强化学习知识的相关图书,本书介绍了常用的强化学习环境,基于价值网络的强化学习算法和基于策略梯度的强化学习算法,以及一些常用的比较流...
本书从强化学习的基础知识出发,结合PyTorch深度学习框架,介绍深度强化学习算法各种模型的相关算法原理和基于PyTorch的代码实现。作为一本介绍深度强化学习知识的相关图书,本书介绍了常用的强化学习环境,基于价值网络的强化学习算法和基于策略梯度的强化学习算法,以及一些常用的比较流行的深度强化学习算法(如蒙特卡洛树搜索)等。
但在SAC的论文中, SAC 的性能比TD3 高,这是因为强化学习的很多算法估计对参数和初始条件敏感。 图7.10 TD3与其他算法对比 TD3的作者给出了其对应PyTorch的实现,代码写得很棒,我们可以将其作为一个强化学习的标准库来学习。TD3以异策略的方式训练确定性策略。由于该策略是确定性的,因此如果智能体要探索策略,则...
当当网图书频道在线销售正版《深度强化学习算法与实践:基于PyTorch的实现》,作者:张校捷,出版社:电子工业出版社。最新《深度强化学习算法与实践:基于PyTorch的实现》简介、书评、试读、价格、图片等相关信息,尽在DangDang.com,网购《深度强化学习算法与实践:基于Py
深度学习是基于深度神经网络的机器学习方法。深度强化学习是强化学习和深度学习的结合体,随着近几十年来深度学习发展的热潮,计算硬件 GPU、CPU、TPU 等性能快速提升,深度强化学习作为一个新的重要学科分支吸引了越来越多的科研和产业人员的关注。本书从基本强化学习理论,到深度强化学习算法,再到实际应用与实践,给读者...
深度强化学习(Deep Reinforcement Learning)领域中,Double DQN算法是DQN算法的一种改进,旨在解决DQN在预测动作价值时出现的"最大化偏差"问题,通过引入两个独立的Q函数,实现更准确的动作价值估计。本文将详细介绍Double DQN的原理、实现方法,并提供完整的Python代码示例,以OpenAI提供的gym库中的LunarLander-v2环境作为验证...
结合这两者的优势,深度强化学习具备了在高维、复杂环境中进行决策与控制的能力,为解决实际问题提供了强大的工具。 DRL Notebook 为了帮助大家更好地学习和掌握这一技术,我们与张校捷老师将《深度强化学习算法与实践:基于PyTorch的实践》一书中的丰富案例代码整理到了云上的 Notebook 平台,让各位可以轻松上手深度强化学...
"1.Shopee资深机器学习工程师、《深入浅出PyTorch――从模型到源码》作者又一力作。 2.从基础理论到项目实践,详细介绍新版本PyTorch在强化学习领域中的应用。内容前沿,实操性强" 本书从强化学习的基础知识出发,结合PyTorch深度学习框架,介绍深度强化学习算法各种模型的相关算法原理和基于PyTorch的代码实现。作为一本介绍...