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内容简介:
《Python强化学习实战:使用OpenAI Gym、TensorFlow和Keras》带领读者深入强化学习算法的世界,并使用Python在不同用例中应用它们。其中涵盖了一些重要主题,例如,策略梯度算法和Q学习算法,并使用了TensorFlow、Keras和OpenAI Gym框架。
本书介绍了强化学习(RL)算法背后的理论及用于实现它们的代码。读者将依次学习OpenAI Gym的各类功能,从应用标准库,到创建自己的环境,再到掌握如何构建强化学习问题,从而能够研究、开发和部署基于强化学习的解决方案。
主要内容
●
使用Python实现强化学习算法
●
应用AI框架,例如OpenAI Gym、TensorFlow和Keras
●
利用云资源部署并训练基于强化学习的解决方案
●
实战强化学习实际应用
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书籍介绍
《Python强化学习实战:使用OpenAI Gym、TensorFlow和Keras》带领读者深入强化学习算法的世界,并使用Python在不同用例中应用它们。其中涵盖了一些重要主题,例如,策略梯度算法和Q学习算法,并使用了TensorFlow、Keras和OpenAI Gym框架。
本书介绍了强化学习(RL)算法背后的理论及用于实现它们的代码。读者将依次学习OpenAI Gym的各类功能,从应用标准库,到创建自己的环境,再到掌握如何构建强化学习问题,从而能够研究、开发和部署基于强化学习的解决方案。
主要内容
●
使用Python实现强化学习算法
●
应用AI框架,例如OpenAI Gym、TensorFlow和Keras
●
利用云资源部署并训练基于强化学习的解决方案
●
实战强化学习实际应用
网站评分
书籍多样性:6分
书籍信息完全性:4分
网站更新速度:8分
使用便利性:7分
书籍清晰度:7分
书籍格式兼容性:7分
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稳定性:5分
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可以在线转化哦
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不错,支持的格式很多
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请问,能在线转换格式吗?
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书籍真实打分
故事情节:5分
人物塑造:9分
主题深度:6分
文字风格:7分
语言运用:8分
文笔流畅:9分
思想传递:3分
知识深度:5分
知识广度:8分
实用性:5分
章节划分:9分
结构布局:8分
新颖与独特:3分
情感共鸣:7分
引人入胜:9分
现实相关:3分
沉浸感:3分
事实准确性:4分
文化贡献:5分