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Joy RL:强化学习实践教程
本书是继《EasyRL:强化学习教程》(俗称“蘑菇书”)之后,为强化学习的读者专门打造的一本深入实践的全新教程。全书大部分内容基于3位作者的实践经验,涵盖马尔可夫决策过程、动态规划、免模型预测、免模型控制、深度学习基础、DQN算法、DQN算法进阶、策略梯度、Actor-Critic算法、DDPG与TD3算法、PPO算法等内容,旨在帮助读者快速入门强化学习的代码实践,并辅以一套开源代码框架“Joy
人工智能
7.8万字
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