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题名/责任者:

强化学习/(英) 菲尔·温德尔著 邹伟, 康俊鹏, 王伟译

出版发行项:

北京:中国电力出版社,2023

ISBN及定价:

978-7-5198-6961-8/CNY128.00

载体形态项:

xx, 427页:图;24cm

统一题名:

Reinforcement learning

个人责任者:

温德尔 (Winder, Rhil) 著

个人次要责任者:

邹伟 译

个人次要责任者:

康俊鹏 译

个人次要责任者:

王伟 译

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

版本附注:

据原书第2版译出

出版发行附注:

英文原版由O'Reilly Media, Inc.出版2021 简体中文版由中国电力出版社出版2023 英文原版的翻译得到O'Reilly Media, Inc.的授权

相关题名附注:

封面题英文题名：Reinforcement learning

责任者附注:

菲尔·温德尔，是一名多学科交叉的软件工程师、作家和科技顾问，同时也是温德研究所的CE0。该研究所主要提供云计算科学咨询，主营业务是帮助初创公司和大型企业改进数据流程、平台以及产品。

书目附注:

有书目

提要文摘附注:

本书涵盖了从基本的构建模块到最先进的实践。通过本书，你将探索强化学习的当前状态、关注工业应用、学习大量算法，本书还有专门章节介绍如何将强化学习的解决方案部署到生产环节。这并不是一本随用随翻的工具书，书中包含很多数学知识，并期望读者是熟悉机器学习的。学习强化学习是什么，以及算法如何解决具体问题。掌握强化学习的基础知识，包括马尔可夫决策过程、动态规划和时间差分算法。深入研究一系列基于值函数和政策梯度的算法。应用先进的强化学习解决方案，如元学习、分层学习、多智能体、模仿学习等。了解最前沿的深度强化学习算法，包括Rainbow、PPO、TD3、SAC等。通过本书专门的配套网站获得实践代码和案例。

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