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揭秘深度强化学习
| ISBN/价格： | 978-7-5170-6238-7:CNY89.80 |
|---|---|
| 作品语种： | chi |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | 揭秘深度强化学习/.彭伟编著 |
| 出版发行项： | 北京:,中国水利水电出版社:,2018.5 |
| 载体形态项： | Ⅹ, 359页:;+图:;+23cm |
| 丛编项： | 人工智能技术丛书 |
| 提要文摘： | 深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）是深度学习算法和强化学习算法的巧妙结合，它是一种新兴的通用人工智能算法技术，也是机器学习的前沿技术，DRL 算法潜力无限，AlphaGo 是目前该算法相当成功的使用案例。DRL 算法以马尔科夫决策过程为基础，是在深度学习强大的非线性函数的拟合能力下构成的一种增强算法。深度强化学习算法主要包括基于动态规划（DP）的算法以及基于策略优化的算法，本书的目的就是要把这两种主要的算法（及设计技巧）讲解清楚，使算法研究人员能够熟练地掌握。 |
| 题名主题： | 机器学习 研究 |
| 中图分类： | TP181 |
| 个人名称等同： | 彭伟 编著 |
| 记录来源： | CN shxhcmtsbmb 20180605 |