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题名/责任者:

强化学习算法入门/(日) 曾我部东马著 段琼译

出版发行项:

北京:中国水利水电出版社,2024

ISBN及定价:

978-7-5226-1761-9/CNY69.80

载体形态项:

175页:图;21cm

并列正题名:

Reinforcement learning

丛编项:

智博人工智能技术丛书

个人责任者:

曾我部东马 著

个人次要责任者:

段琼 译

学科主题:

机器学习-算法

中图法分类号:

TP181

一般附注:

智博尚书

责任者附注:

曾我部东马, 理学博士 (物理学专业)。曾任马克斯·普朗克研究所 (德国) 博士研究员、剑桥大学 (英国) 研究员。2009年回到日本, 参与创立了Grid公司, 担任董事兼首席技术官。

书目附注:

有书目 (第174-175页)

提要文摘附注:

本书按照“原理-公式-程序”的方式, 对强化学习的基础知识进行了详细讲解。书中先让大家从熟悉的“平均值计算”作为切入点, 学习强化学习的基本概念, 然后结合实例学习了函数近似方法、深度强化学习的原理和方法等, 比较了各算法的特点和应用, 并用Python和MATLAB两种语言进行了编程实现。

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