Deep Learning 4｜用 Python 進行強化學習的開發實作
斎藤康毅 著 吳嘉芳 譯
- 出版商: 歐萊禮
- 出版日期: 2023-09-14
- 定價: $680
- 售價: 7.9 折 $537
- 語言: 繁體中文
- 頁數: 344
- 裝訂: 平裝
- ISBN: 6263246111
- ISBN-13: 9786263246119
-
相關分類:
Reinforcement、DeepLearning
-
Deep Learning｜用 Python 進行深度學習的基礎理論實作 Deep Learning 2｜用 Python 進行自然語言處理的基礎理論實作 Deep Learning 3｜用 Python 進行深度學習框架的開發實作 【新書】Deep Learning 4｜用 Python 進行強化學習的開發實作
立即出貨 (庫存 > 10)
買這商品的人也買了...
-
Deep Learning｜用 Python 進行深度學習的基礎理論實作$580$458 -
Deep Learning 2｜用 Python 進行自然語言處理的基礎理論實作$680$537 -
機器學習的數學基礎 : AI、深度學習打底必讀$580$458 -
自然語言處理最佳實務｜全面建構真正的 NLP 系統 (Practical Natural Language Processing: A Comprehensive Guide to Building Real-World Nlp Systems)$780$616 -
深度強化式學習 (Deep Reinforcement Learning in Action)$1,000$790 -
Deep Learning 3｜用 Python 進行深度學習框架的開發實作$780$616 -
Reinforcement Learning｜強化學習深度解析 (繁體中文版) (Reinforcement Learning: An Introduction, 2/e)$1,200$948 -
跟著 Docker 隊長，修練 22天就精通 - 搭配 20小時作者線上教學，無縫接軌 Microservices、Cloud-native、Serverless、DevOps 開發架構$880$695 -
$403Python 深度強化學習 : 基於 Chainer 和 OpenAI Gym -
黑帽 Python｜給駭客與滲透測試者的 Python 開發指南, 2/e (Black Hat Python : Python Programming for Hackers and Pentesters, 2/e)$450$355 -
Martin Fowler 的企業級軟體架構模式：軟體重構教父傳授 51個模式，活用設計思考與架構決策 (Patterns of Enterprise Application Architecture)$800$624 -
開發者傳授 PyTorch 秘笈$1,200$1,020 -
Keras 大神歸位：深度學習全面進化！用 Python 實作 CNN、RNN、GRU、LSTM、GAN、VAE、Transformer$1,200$948 -
$662深度強化學習 -
$356深度強化學習實戰 用OpenAI Gym構建智能體 -
精通嵌入式 Linux 程式設計, 3/e (上)$750$585 -
精通嵌入式 Linux 程式設計, 3/e (下)$450$351 -
ChatGPT 開發手冊 - 用 OpenAI API ‧ LangChain ‧ Embeddings 設計 Plugin、LINE/Discord bot、股票分析與客服自動化助理$750$593 -
Docker 實戰 6堂課：56個實驗動手做，掌握 Linux 容器核心技術（iThome鐵人賽系列書）【軟精裝】$720$562 -
親手開發推薦系統 - PyTorch 全方位實作最重要演算法$780$663 -
約耳再談軟體 (More Joel on Software)$580$493 -
流暢的 Python｜清晰、簡潔、高效的程式設計, 2/e (Fluent Python: Clear, Concise, and Effective Programming, 2/e)$1,200$948 -
微服務開發指南｜使用 Spring Cloud 與 Docker$580$458 -
最強 AI 投資分析：打造自己的股市顧問機器人，股票趨勢分析×年報解讀×選股推薦×風險管理$750$593 -
演算法導論, 4/e (Introduction to Algorithms, 4/e)$1,800$1,422
相關主題
商品描述
本暢銷系列作品的第4本書，這次的主題是強化學習。書中延續此系列的一貫風格，顯示實際的程式碼，讓讀者邊執行邊學習，不依賴外部程式庫，從零開始建置、學習支撐強化學習的基本技術與概念。
從「理論」與「實踐」兩方面著手，仔細解說強化學習這個複雜主題的構成要素，讓讀者確實掌握強化學習的獨特理論。有別於只用公式說明理論的書籍，讀者可以從書中的程式碼，獲得許多意想不到的領悟。
作者簡介
斎藤康毅
1984年生於長崎縣對馬，畢業於東京工業大學工學院，東京大學研究所學際情報學府學士課程修畢。現在於企業內從事與電腦視覺、機器學習有關的研究開發工作。1984年生於長崎縣對馬，畢業於東京工業大學工學院，東京大學研究所學際情報學府學士課程修畢。現在於企業內從事與電腦視覺、機器學習有關的研究開發工作。
目錄大綱
第 1 章 吃角子老虎機問題
第 2 章 馬可夫決策過程
第 3 章 貝爾曼方程式
第 4 章 動態規劃法
第 5 章 蒙地卡羅法
第 6 章 TD 法
第 7 章 類神經網路與 Q 學習
第 8 章 DQN
第 9 章 策略梯度法
第 10 章 進階內容
附錄 A 離線策略蒙地卡羅法
附錄 B n 步 TD 法
附錄 C 理解 Double DQN
附錄 D 驗證策略梯度法
