Reinforcement Learning With Open AI TensorFlow and Keras Using Python

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掌握强化学习,这是机器学习的一个热门领域,从基础开始:发现Agent和环境是如何进化的,然后清楚地了解它们是如何相互关联的。然后,您将使用与强化学习相关的理论,并了解构建强化学习过程的概念。

Reinforcement Learning 讨论了算法实现对强化学习的重要性,包括马尔可夫决策过程和半马尔可夫决策过程。下一节将向您展示如何在查看开放ai健身房之前先开始使用开放式人工智能,然后您将从强化学习的角度了解用python进行群智能的方法。
本书的最后一部分从TensorFlow环境开始,并概述了如何将强化学习应用于张力流。还有对Keras的介绍,这是一个可以与强化学习一起使用的框架。最后,您将深入了解Google的深邃思想,并了解可以使用强化学习的场景。
目录
Chapter 1: Reinforcement Learning Basics
Chapter 2: RL Theory and Algorithms
Chapter 3: OpenAI Basics
Chapter 4: Applying Python to Reinforcement Learning
Chapter 5: Reinforcement Learning with Keras, TensorFlow, and ChainerRL
Chapter 6: Google’s DeepMind and the Future of Reinforcement Learning
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