【第9期送书活动】

2018 年 6 月 8 日 机器学习算法与Python学习

第八期送书中奖名单,下周一邮寄

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又到了我们的送书时刻

本次

给大家带来是什么书呢


解密深度强化学习

人工智能机器学习系列丛书


《深度强化学习》X 7

本书囊括了强化学习基础知识、马尔科夫决策过程、无模型强化学习、模仿学习、深度学习基础知识、神经网络基本组成、反向传播算法、功能神经网络层、循环神经网络、卷积神经网络(CNN)的基础和结构、循环神经网络(RNN)、深度强化学习基础、蒙特卡洛搜索树、策略梯度算法、深度强化学习算法框架、深度Q学习、双Q学习、异步优越性策略子-评价算法、深度强化学习应用实例等。


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深度强化学习 (DRL) 是一种使用深度学习技术扩展传统强化学习方法的一种机器学习方法。 传统强化学习方法的主要任务是使得主体根据从环境中获得的奖赏能够学习到最大化奖赏的行为。然而,传统无模型强化学习方法需要使用函数逼近技术使得主体能够学习出值函数或者策略。在这种情况下,深度学习强大的函数逼近能力自然成为了替代人工指定特征的最好手段并为性能更好的端到端学习的实现提供了可能。
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