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主要內(nèi)容： 使用Python實現(xiàn)強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法； 應(yīng)用A相架，例如OpenAl Gym.TensorFlow和人cras利用云資源部窖并訓(xùn)練基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的解決方案； 實戰(zhàn)遢化學(xué)習(xí)實際應(yīng)用

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本書帶領(lǐng)讀者深入強(qiáng)化寧習(xí)算法的世界，并使用Fyth cn在不同用例中應(yīng)用它們。其中涵蓋了一些重要主題，例如策略樣度算法和Q學(xué)習(xí)算法，并使用了TensorFlaw. Keras和OpenAl Gym框架。 本書帶領(lǐng)讀者深入強(qiáng)化寧習(xí)算法的世界，并使用Fyth cn在不同用例中應(yīng)用它們。其中涵蓋了一些重要主題，例如策略樣度算法和Q學(xué)習(xí)算法，并使用了TensorFlaw. Keras和OpenAl Gym框架。 本書介紹了強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)算法背后的理論及用于實現(xiàn)它們的代碼。讀占將依次學(xué)習(xí)CpenAl Gym的各類功能，從應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)庫，到創(chuàng)建白己的環(huán)境，再到掌掘如何構(gòu)建龔化學(xué)習(xí)問題，從而能夠研究、開發(fā)和部署基千強(qiáng)化學(xué)習(xí)的解決方案。