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题名/责任者:

强化学习:前沿算法与应用/白辰甲 ... [等] 编著

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2023

ISBN及定价:

978-7-111-72478-0/CNY109.00

载体形态项:

XIV, 288页, [8] 页图版:图 (部分彩图);24cm

并列正题名:

Reinforcement learning:frontier algorithms and applications

其它题名:

前沿算法与应用

丛编项:

人工智能科学与技术丛书

个人责任者:

白辰甲 编著

个人责任者:

赵英男 编著

个人责任者:

郝建业 编著

个人责任者:

王震 编著

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

题名责任附注:

题名页题其余责任者: 赵英男, 郝建业, 刘鹏, 王震

责任者附注:

白辰甲, 上海人工智能实验室青年研究员, 博士毕业于哈尔滨工业大学计算学部, 曾在加拿大多伦多大学联合培养, 2022年获哈工大优秀博士论文奖。

提要文摘附注:

本书介绍强化学习基本算法以及前沿研究和应用。强化学习基础包括基于值函数和基于策略的算法。前沿研究是本书的特色和主要部分, 将分为六个章节, 包括: 基于模型的强化学习、探索与利用、层次化强化学习、离线强化学习、强化学习中的表示学习、元强化学习。强化学习前沿应用包括三个章节, 分别介绍无人驾驶和导航、机械臂任务和星际争霸游戏智能体。本书以构建完整的强化学习前沿理论为主, 深入浅出的讲解强化学习的各个研究分支, 并阐述这些研究分支之间的联系。对于前沿研究中的理论公式, 将结合读者阅读科研文献的经验来进行直观的讲解, 降低读者阅读的难度。本书各章节之间彼此独立又相互联系。

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