强化学习精要 核心算法与TensorFlow实现-1积分

《强化学习精要 核心算法与TensorFlow实现》 冯超著 共386页； 内容简介 《强化学习精要 : 核心算法与 TensorFlow 实现》用通俗幽默的语言深入浅出地介绍 了强化学习的基本算法与代码实现，为读者构建了一个完整的强化学习知识体系，同 时介绍了这些算法的具体实现方式 。 从基本的马尔可夫决策过程，到各种复杂的强化 学习算法，读者都可以从本书中学习到 。 本书除了介绍这些算法的原理，还深入分析了 算法之间的内在联系 ，可以帮助读者举一反三，掌握算法精髓。 书中介绍的代码可以帮 助读者’快速将算法应用到实践中 。 《强化学习精要: 核心算法与TensorFlow实现》内容翔实，语言简洁易懂，既适合 零基础的人员人门学习，也适合相关科研人员研究参考。

import numpy as np
A = np.array（[
  [1 0 0]
  [0 1 0]
  [1 1 0]
]）
b = np.array（[1 1 1]）
print np.dot（A.T b）
# array（[2 2 0]）

A = np.array（[
  [1 0 0]
  [0 1 0]
]）
b = np.array（[2 2 0]）
print np.dot（A b）
# array（[2 2]）

 属性            大小     日期    时间   名称
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............此处省略21个文件信息