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深度强化学习原理与实践 涵盖数学基础、算法框架、网络模型，构建完整的强化学习知识体系，展现深度强化学习成果。可下载各章源代码（基于Python 3），书中附带彩图文件。
1.中国科学院院士张景中，中国科学技术大学大数据学院常务副院长陈恩红，OPPO研究院院长刘畅，倾情作序推荐！2.内容系统详实：本书构建了一个完整的强化学习知识体系，不仅涵盖经典强化学习的内容，还包括深度强化学习的重要成果 DQN算法、A3C算法、Rainbow算法等。使读者了解强化学习的发展历史和重要成果，助力其在强化学习领域进行创新研究和应用实践，进而找到更有价值的研究课题和应用方向。3.兼顾理论与实践：深入全面讲解掌握深度强化学习的理论知识，并结合Python 3代码案例，将算法快速落地，降低读者的学习门槛和入门难度。4.读者受众广泛：在结构布局和逻辑梳理上，兼顾了学术界和工业界读者的不同需求，既适用于技术工程师，也适用于研究人员和学生群体。5.贴近技术前沿：详细介绍近年来在强化学习领域的研究进展和成果，尽可能保证本
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人工智能的未来（第二版） 何明等 著 计算机控制仿真与人工智能专业科技 正版图书籍 科学出版社【雨欣图书】 【本店支持开发票 请联系客服】
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人工智能的未来 第二版 人工智能的发展 人工智能关键技术 大模型与人工智能 计算机视觉大模型 机器学习与人工智能 感知认
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深度强化学习原理与实践 【正版保证】 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】
本书构建了一个完整的深度强化学习的理论和实践体系 从马尔可夫决策过程开始，根据价值函数、策略函数求解贝尔曼方程，到利用深度学习的模拟价值网络和策略网络。书中详细介绍了深度强化学习的相关算法，如Rainbow、Ape-X算法等，并阐述了相关算法的具体实现方式和代表性应用（如AlphaGo）。此外，本书还深度剖析了强化学习的各算法之间的联系，有助于读者举一反三。本书分为四篇 初探强化学习的、求解强化学习的、求解强化学习的进阶和深度强化学习的。涉及基础理论到深度强化学习的算法框架的各方面内容，反映了深度强化学习的领域过去的发展历程和研究进展，有助于读者发现该领域中新的研究问题和方向。
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