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Titlebook: Deep Reinforcement Learning with Python; With PyTorch, Tensor Nimish Sanghi Book 20211st edition Nimish Sanghi 2021 Artificial Intelligence

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樓主: 手或腳
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發(fā)表于 2025-3-28 15:04:46 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-28 20:05:30 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-28 23:12:00 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-29 04:59:09 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-29 08:50:58 | 只看該作者
Model-Free Approaches,lculate the exact transition probabilities from one state to another state but easy to sample states from an environment. To summarize, we use model-free methods when either we do not know the model dynamics or we know the model, but it is much more practical to sample than to calculate the transiti
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發(fā)表于 2025-3-29 11:24:54 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-29 17:00:37 | 只看該作者
Book 20211st edition), which played a key role inthe success of AlphaGo. The final chapters conclude with deep reinforcement learning implementation using popular deep learning frameworks such as TensorFlow and PyTorch. In the end, you‘ll understand deep reinforcement learning along with deep q networks and policy grad
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發(fā)表于 2025-3-29 23:15:12 | 只看該作者
Einleitung,, ein ver?ndertes Netzbauverhalten zeigen. Das ver?nderte Verhalten ist im fertigen Netz abzulesen und kann dort gemessen werden. Die Ver?nderungen sind gro?enteils für die gegebene Substanz charakteristisch.
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