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资料 | Python强化学习实战:应用OpenAI Gym和TensorFlow精通强化学习和深度强化学习

本文作者:AI研习社 2020-07-16 09:58
导语:书中包括线性规划单纯形方法、对偶理论、灵敏度分析、运输问题、内点算法、非线性规划KT条件、无约束优化方法、约束优化方法、整数规划和动态规划等内容。

下载地址:https://www.yanxishe.com/resourceDetail/1954?from=leiphonecolumn_res0716

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内容简介  · · · · · ·


作者简介  · · · · · · 

Sudharsan Ravichandiran 是一位数据科学家、研究员、人工智能爱好者以及 YouTuber(搜索 Sudharsan reinforcement learning),获得了 Anna 大学信息技术学士学位。他的研究领域包括深度学习和强化学习的实现,其中包括自然语言处理和计算机视觉。他曾是一名自由职业的网页开发人员和设计师,所设计开发的网站屡获殊荣,同时也热衷于开源,擅长解答堆栈溢出问题。 


 原书审稿人简介 Sujit Pal 是 Elsevier 实验室的技术研究总监, Elsevier 实验室是 Reed-Elservier 集团公司下的一个先进技术团队,研究领域包括语义检索、自然语言处理、机器学习和深度学习。他在 Elsevier 实验室主要从事搜索质量检测与改进、图像分类和重复率检测、医学和科学语料库的标注与本体开发。他曾与 Antonio Gulli 合作撰写了一本关于深度学习的著作,并在博客 Slamon Run 上撰写了一些科技文章。 


 Suriyadeepan Ramamoorthy 是一名来自印度 Puducherry 的 AI 研究人员和工程师,主要研究领域是自然语言理解和推理,同时积极撰写有关深度学习的博客文章。在 SAAMA 技术中,他将先进的深度学习技术应用于生物医学文本分析,同时也是一名积极推动 FSFTN领域发展的免费软件宣传者,另外对社交网络、数据可视化和创造性编程也非常感兴趣。


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