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Python深度强化学习：基于Chainer和OpenAIGym

Python深度强化学习：基于Chainer和OpenAIGym

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作者: [日] 西崎博光（Hiromitsu Nishizaki）著 , [日] 牧野浩二（Koji Makino）译 , 申富饶译 , 于僡译

出版社: 机械工业出版社

出版时间: 2021-12

ISBN: 9787111692584

定价: 79.00

装帧: 平装

开本: 16开

纸张: 胶版纸

页数: 228页

分类: 计算机与互联网

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本书基于强化学的库Chainer（Chainere）和AI模拟环境的OpenAI gym-不仅仅是软件模拟-也详述了使用RaspbbilryPi和ARduino的实际环境的应用。译者序前言第1章引言 1 11 深度强化学习可以做什么 1 12 本书的结构 4 13 框架：Chainer和ChainerRL 6 14 Python的运行检查 6 15 Chainer的安装 9 16 ChainerRL的安装 12 17 模拟器：OpenAI Gym 14 第2章深度学习 17 21 什么是深度学习 17 22 神经网络 18 23 基于Chainer的神经网络 21 231 Chainer与神经网络的对应 24 232 Chainer程序 25 233 参数设置 26 234 创建数据 27 235 定义神经网络 27 236 各种声明 28 237 显示训练状态 28 238 保存训练状态 31 239 执行训练 32 24 与其他神经网络的对应 32 241 感知器 32 242 5层神经网络（深度学习） 33 243 计算输入中的1的数量 34 25 基于深度神经网络的手写数字识别 35 251 手写数字的输入格式 36 252 深度神经网络的结构 39 253 8×8的手写数字数据 41 26 基于卷积神经网络的手写数字识别 43 261 卷积 45 262 激活函数 49 263 池化 49 264 执行 50 27 一些技巧 53 271 读取文件数据 54 272 使用训练模型 55 273 重启训练 56 274 检查权重 56 275 从文件中读取手写数字 57 第3章强化学习 59 31 什么是强化学习 59 311 有监督学习 60 312 无监督学习 60 313 半监督学习 60 32 强化学习原理 61 33 通过简单的示例来学习 61 34 应用到Q学习问题中 63 341 状态 63 342 行动 63 343 奖励 63 344 Q值 64 35 使用Python进行训练 67 351 运行程序 67 352 说明程序 69 36 基于OpenAI Gym的倒立摆 73 361 运行程序 73 362 说明程序 74 37 如何保存和加载Q值 79 第4章深度强化学习 81 41 什么是深度强化学习 81 42 对于老鼠学习问题的应用 83 421 运行程序 83 422 说明程序 85 423 如何保存和读取智能体模型 91 43 基于OpenAI Gym的倒立摆 91 431 运行程序 91 432 说明程序 92 44 基于OpenAI Gym的太空侵略者 97 45 基于OpenAI Gym的颠球 99 451 运行程序 101 452 说明程序 102 46 对战游戏 109 461 黑白棋 109 462 训练方法 111 463 变更盘面 121 464 黑白棋实体 121 465 如何与人类对战 123 466 卷积神经网络的应用 127 47 使用物理引擎进行模拟 128 471 物理引擎 129 472 运行程序 130 473 说明程序 131 48 物理引擎在颠球问题中的应用 132 49 物理引擎在倒立摆问题中的应用 140 410 物理引擎在机械臂问题中的应用 144 411 使用其他深度强化学习方法 151 4111 深度强化学习的类型 151 4112 将训练方法更改为DDQN 153 4113 将训练方法更改为PER-DQN 153 4114 将训练方法更改为DDPG 153 4115 将训练方法更改为A3C 155 第5章实际环境中的应用 157 51 使用摄像机观察环境（MNIST） 157 511 摄像机设置 158 512 通过卷积神经网络对摄像机图像进行分类 160 513 使用图像大小为28×28的手写数字进行训练 163 52 实际环境中的老鼠学习问题 164 53 使用Raspberry Pi处理老鼠学习问题 168 531 环境构建 169 532 以输入输出为重点的简化 169 533 使用摄像机测量环境 176 54 使用Arduino + PC处理老鼠学习问题 181 541 环境构建 182 542 以输入输出为重点的简化 185 543 使用摄像机测量环境 193 55 使用Raspberry Pi + Arduino处理老鼠学习问题 197 56 结语 201 附录 202
内容简介:
本书基于强化学的库Chainer（Chainere）和AI模拟环境的OpenAI gym-不仅仅是软件模拟-也详述了使用RaspbbilryPi和ARduino的实际环境的应用。
目录:
译者序前言第1章引言 1 11 深度强化学习可以做什么 1 12 本书的结构 4 13 框架：Chainer和ChainerRL 6 14 Python的运行检查 6 15 Chainer的安装 9 16 ChainerRL的安装 12 17 模拟器：OpenAI Gym 14 第2章深度学习 17 21 什么是深度学习 17 22 神经网络 18 23 基于Chainer的神经网络 21 231 Chainer与神经网络的对应 24 232 Chainer程序 25 233 参数设置 26 234 创建数据 27 235 定义神经网络 27 236 各种声明 28 237 显示训练状态 28 238 保存训练状态 31 239 执行训练 32 24 与其他神经网络的对应 32 241 感知器 32 242 5层神经网络（深度学习） 33 243 计算输入中的1的数量 34 25 基于深度神经网络的手写数字识别 35 251 手写数字的输入格式 36 252 深度神经网络的结构 39 253 8×8的手写数字数据 41 26 基于卷积神经网络的手写数字识别 43 261 卷积 45 262 激活函数 49 263 池化 49 264 执行 50 27 一些技巧 53 271 读取文件数据 54 272 使用训练模型 55 273 重启训练 56 274 检查权重 56 275 从文件中读取手写数字 57 第3章强化学习 59 31 什么是强化学习 59 311 有监督学习 60 312 无监督学习 60 313 半监督学习 60 32 强化学习原理 61 33 通过简单的示例来学习 61 34 应用到Q学习问题中 63 341 状态 63 342 行动 63 343 奖励 63 344 Q值 64 35 使用Python进行训练 67 351 运行程序 67 352 说明程序 69 36 基于OpenAI Gym的倒立摆 73 361 运行程序 73 362 说明程序 74 37 如何保存和加载Q值 79 第4章深度强化学习 81 41 什么是深度强化学习 81 42 对于老鼠学习问题的应用 83 421 运行程序 83 422 说明程序 85 423 如何保存和读取智能体模型 91 43 基于OpenAI Gym的倒立摆 91 431 运行程序 91 432 说明程序 92 44 基于OpenAI Gym的太空侵略者 97 45 基于OpenAI Gym的颠球 99 451 运行程序 101 452 说明程序 102 46 对战游戏 109 461 黑白棋 109 462 训练方法 111 463 变更盘面 121 464 黑白棋实体 121 465 如何与人类对战 123 466 卷积神经网络的应用 127 47 使用物理引擎进行模拟 128 471 物理引擎 129 472 运行程序 130 473 说明程序 131 48 物理引擎在颠球问题中的应用 132 49 物理引擎在倒立摆问题中的应用 140 410 物理引擎在机械臂问题中的应用 144 411 使用其他深度强化学习方法 151 4111 深度强化学习的类型 151 4112 将训练方法更改为DDQN 153 4113 将训练方法更改为PER-DQN 153 4114 将训练方法更改为DDPG 153 4115 将训练方法更改为A3C 155 第5章实际环境中的应用 157 51 使用摄像机观察环境（MNIST） 157 511 摄像机设置 158 512 通过卷积神经网络对摄像机图像进行分类 160 513 使用图像大小为28×28的手写数字进行训练 163 52 实际环境中的老鼠学习问题 164 53 使用Raspberry Pi处理老鼠学习问题 168 531 环境构建 169 532 以输入输出为重点的简化 169 533 使用摄像机测量环境 176 54 使用Arduino + PC处理老鼠学习问题 181 541 环境构建 182 542 以输入输出为重点的简化 185 543 使用摄像机测量环境 193 55 使用Raspberry Pi + Arduino处理老鼠学习问题 197 56 结语 201 附录 202

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