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深度强化学习原理与实践:principles and practices
| ISBN/价格： | 978-7-115-50532-3:CNY99.00 |
|---|---|
| 作品语种： | chi |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | 深度强化学习原理与实践/.陈仲铭, 何明著 |
| 出版发行项： | 北京:,人民邮电出版社:,2019.5 |
| 载体形态项： | 341页, [8] 页图版:;+图 (部分彩图):;+24cm |
| 提要文摘： | 本书构建了一个完整的深度强化学习理论和实践体系: 从马尔可夫决策过程开始, 根据价值函数、策略函数求解贝尔曼方程, 到利用深度学习模拟价值网络和策略网络。书中详细介绍了深度强化学习相关算法, 如Rainbow、Ape-X算法等, 并阐述了相关算法的具体实现方式和代表性应用( 如AlphaGo) 。此外, 本书还深度剖析了强化学习各算法之间的联系, 有助于读者举一反三。本书分为四篇: 初探强化学习、求解强化学习、求解强化学习进阶和深度强化学习。涉及基础理论到深度强化学习算法框架的各方面内容, 反映了深度强化学习领域过去的发展历程和研究进展, 有助于读者发现该领域中新的研究问题和方向。 |
| 并列题名： | Deep reinforcement learning eng |
| 题名主题： | 机器学习 研究 |
| 中图分类： | TP181 |
| 个人名称等同： | 陈仲铭 著 |
| 个人名称等同： | 何明 著 |
| 记录来源： | CN 湖北三新 20190520 |