强化学习

作者: 邹伟、鬲玲、刘昱杓

出版社: 清华大学出版社

出版日期: 2020-05-06

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简介

《强化学习》一书内容系统全面,覆盖面广,既有理论阐述、公式推导,又有丰富的典型案例,理论联系实际。书中全面系统地描述了强化学习的起源、背景和分类,各类强化学习算法的原理、实现方式以及各算法间的关系,为读者构建了一个完整的强化学习知识体系;同时包含丰富的经典案例,如各类迷宫寻宝、飞翔小鸟、扑克牌、小车爬山、倒立摆、钟摆、多臂赌博机、五子棋、AlphaGo、AlphaGo Zero、AlphaZero等,通过给出它们对应的详细案例说明和代码描述,让读者深度理解各类强化学习算法的精髓。《强化学习》案例生动形象,描述深入浅出,代码简洁易懂,注释详细。 《强化学习》可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材,也可供对强化学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。

编辑推荐

为了让读者快速理解和应用强化学习技术,《强化学习》深入分析了相关算法的具体实现,由浅入深,循序渐进,内容丰富,易学实用。 《强化学习》作者具有丰富的行业实践经验,使得内容兼具理论性与实用性,不仅给出了算法的运行流程,还给出了该类算法的应用案例。书中列举了近20个强化学习算法案例,可以帮助读者快速提升自己的能力。

更多出版物信息
  • 版权: 清华大学出版社
  • 出版: 2020-05-06
  • 作者:邹伟、鬲玲、刘昱杓
  • 更新: 2023-06-07
  • 书号:9787302538295
  • 中图:TP181
  • 学科:
    工学
    控制科学与工程
    工学
    计算机科学与技术
    交叉学科
    智能科学与技术