- 题名/责任者:
- 强化学习基础、原理与应用/张百珂编著
- 出版发行项:
- 北京:清华大学出版社,2025.5
- ISBN及定价:
- 9787302685913/CNY99.00
- 载体形态项:
- 394页;26cm
- 学科主题:
- 面向对象语言-程序设计-程序设计
- 中图法分类号:
- TP312.8PY
- 提要文摘附注:
- 本书共分为17章, 主要内容包括强化学习基础、马尔可夫决策过程、蒙特卡洛方法、Q-learning与贝尔曼方程、时序差分学习和SARSA算法、DQN算法、DDQN算法、竞争DQN算法、REINFORCE算法、Actor-Critic算法、PPO算法、TRPO算法、连续动作空间的强化学习、值分布式算法、基于模型的强化学习、多智能体强化学习实战: Predator-Prey游戏及自动驾驶系统。
- 使用对象附注:
- 本书适用于已经了解Python语言基础语法的读者, 想进一步学习强化学习、机器学习、深度学习及相关技术的读者, 还可作为大专院校相关专业的师生用书和培训机构的教材使用
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