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《Python深度強化學習入門：強化學習和深度學習的搜索與控制》共7章。其中，第1章介紹了機器學習的分類、強化學習的學習機制以及深度強化學習的概念；第2章通過強化學習的基本概念、馬爾科夫決策過程和貝爾曼方程、貝爾曼方程的求解方法、無模型控制等介紹了強化學習的基本算法；第3章通過深度學習、卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）介紹了強化學習中深度學習的特徵提取方法；第4章通過行動價值函數的網絡表示、策略函數的網絡表示介紹了深度強化學習的實現；第5章通過策略梯度法的連續控制、學習算法和策略模型等，詳細介紹了深度強化學習在連續控制問題中的應用及具體實現；第6章通過巡迴推銷員問題和魔方問題詳細介紹了深度強化學習在組合優化中的應用及具體實現；第7章通過SeqGAN的文本生成和神經網絡的架構搜索詳細介紹了深度強化學習在時間序列數據生成的應用。在附錄中還給出了Colaboratory和Docker等深度強化學習開發環境的構建。
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