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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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其它内容:
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:5分
书籍信息完全性:3分
网站更新速度:7分
使用便利性:9分
书籍清晰度:5分
书籍格式兼容性:5分
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稳定性:7分
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什么格式都有的呀。
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书籍真实打分
故事情节:4分
人物塑造:5分
主题深度:5分
文字风格:6分
语言运用:4分
文笔流畅:5分
思想传递:3分
知识深度:7分
知识广度:8分
实用性:4分
章节划分:6分
结构布局:4分
新颖与独特:8分
情感共鸣:5分
引人入胜:4分
现实相关:3分
沉浸感:9分
事实准确性:5分
文化贡献:8分