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用Python實作強化學習:使用TensorFlow與OpenAI Gym

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內容簡介






強化學習可說是能自我演進的機器學習,能帶領我們達到真正的人工智慧。本書好讀又容易上手,運用了大量Python範例來從頭解釋所有東西。本書從強化學習的簡介開始,接著是OpenAI Gym與TensorFlow。您會認識各種RL演算法與重要觀念,例如Markov決策過程、蒙地卡羅法與動態規劃,包括價值迭代與策略迭代。本書提供了非常豐富的範例幫助您認識各種深度強化學習演算法,例如競爭DQN、DRQN、A3C、PPO與TRPO。您還會學到想像增強代理、透過人類偏好來學習、DQfD、HER以及更多強化學習的最新發展。本書精彩內容:●理解強化學習方法、演算法與重要元素的相關基礎●使用OpenAI Gym與TensorFlow來訓練代理●理解Markov決策過程、Bellman最佳化與TD學習●運用多種演算法來解決多臂式吃角子老虎問題●熟悉各種深度學習演算法,如RNN、LSTM、CNN與其應用●使用DRQN演算法來建置智能代理來玩毀滅戰士遊戲●使用DDPG來教導代理來玩月球冒險遊戲●使用競爭DQN來訓練代理來玩賽車遊戲

作者介紹



■作者簡介Sudharsan RavichandiranSudharsan Ravichandiran是位資料科學家、研究者、人工智慧狂熱者與YouTuber(請搜尋Sudharsan reinforcement learning),在Anna大學取得資訊科技學士學位,研究領域是深度學習與強化學習的實務性實作,包含字元語言處理與電腦視覺。CAVEDU教育團隊 曾吉弘

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