【2022新书】深度强化学习基础: Python的理论与实践, 413页pdf

深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, Deep RL)结合了深度学习和强化学习，人工智能体通过学习来解决顺序决策问题。在过去的十年中，深度RL在一系列问题上取得了显著的成果，从单人和多人游戏(如围棋、Atari游戏和DotA 2)到机器人。

《深度强化学习基础》是对深度学习的介绍，独特地结合了理论和实现。它从直觉开始，然后仔细地解释了深度RL算法的理论，讨论了其伴生软件库SLM Lab中的实现，最后介绍了使深度RL工作的实际细节。

本指南对于熟悉基本机器学习概念并对Python有实际理解的计算机科学学生和软件工程师都是理想的。

• 理解深度RL问题的每个关键方面

• 探索基于策略和价值的算法，包括REINFORCE、SARSA、DQN、Double DQN和优先体验重放(PER)

• 深入研究组合算法，包括actor - critical和近端策略优化(PPO)

• 理解如何同步和异步并行算法

• 在SLM Lab中运行算法，学习深入RL工作的实际实现细节

• 探索调优超参数的算法基准测试结果

• 理解深度RL环境是如何设计的

专知便捷查看

便捷下载，请关注专知公众号（点击上方蓝色专知关注）

• 后台回复“R413” 就可以获取《【2022新书】深度强化学习基础: Python的理论与实践, 413页pdf》专知下载链接

                       

专知，专业可信的人工智能知识分发 ，让认知协作更快更好！欢迎注册登录专知www.zhuanzhi.ai，获取100000+AI(AI与军事、医药、公安等)主题干货知识资料！

欢迎微信扫一扫加入专知人工智能知识星球群，获取最新AI专业干货知识教程资料和与专家交流咨询！

点击“ 阅读原文 ”，了解使用 专知 ，查看获取100000+AI主题知识资料