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목차
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제1장 Fundamentals of Reinforcement Learning
제2장 A Guide to the Gym Toolkit 제3장 The Bellman Equation and Dynamic Programming 제4장 Monte Carlo Methods 제5장 Understanding Temporal Difference Learning 제6장 Case Study-e MAB Problem 제7장 Deep LearningFoundation 제8장 A Primer on TensorFlow 제9장 Deep Q Networkand Its Variants 제10장 Policy Gradient Method 제11장 Actor-Critic Methods - A2C and A3C 제12장 Learning DDPG, TD3 and SAC 제13장 TRPO, PPO and ACKTR Methods 제14장 Distributional Reinforcement Learning 제15장 Imitation Learning and Inverse RL 제16장 Deep Reinforcement Learning with Stable Baselines 제17장 Reinforcement Learning Frontiers |
품목정보
- 발행일
- 2023년 04월 20일
- 쪽수, 무게, 크기
- 706쪽 | 176*231*40mm
- ISBN13
- 9791156000990
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