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题名/责任者:

图强化学习:原理与实践入门/谢文杰, 周炜星编著

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2024

ISBN及定价:

978-7-302-65599-2/CNY69.00

载体形态项:

XIX, 250页:图;26cm

并列正题名:

Graph reinforcement learning

个人责任者:

谢文杰 编著

个人责任者:

周炜星 编著

学科主题:

机器学习-研究

中图法分类号:

TP181

相关题名附注:

英文题名取自封面

责任者附注:

谢文杰, 湖南浏阳人, 应用数学博士, 上海市晨光学者。现任华东理工大学商学院金融学系副教授、硕士研究生导师、金融物理研究中心成员, 主要研究复杂金融网络、机器学习、深度强化学习、金融风险管理等。周炜星, 浙江诸暨人。教育部青年长江学者、上海领军人才、教育部新世纪优秀人才、上海市曙光学者、上海市青年科技启明星。现任职于华东理工大学商学院、数学学院, 二级教授, 博士生导师, 金融物理研究中心主任, 兼任中国优选法统筹法与经济数学研究会理事。

提要文摘附注:

本书共10章, 大致分为三部分: 第一部分 (第1-3章) 介绍图强化学习研究对象 (复杂系统、图和复杂网络) ; 第二部分 (第4-7章) 介绍图强化学习基础知识 (图嵌入、图神经网络和深度强化学习) ; 第三部分 (第8-10章) 介绍图强化学习模型框架和应用实践案例, 并进行总结和展望。

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