MARC状态：审校 文献类型：中文图书 浏览次数：112
- 题名/责任者:
- 强化学习/邹伟, 鬲玲, 刘昱杓著
- 出版发行项:
- 北京:清华大学出版社,2020
- ISBN及定价:
- 978-7-302-53829-5/CNY99.00
- 载体形态项:
- 17, 380页, [8] 页图版:图 (部分彩图);24cm
- 并列正题名:
- Reinforcement learning
- 丛编项:
- 人工智能科学与技术丛书
- 个人责任者:
- 邹伟 著
- 个人责任者:
- 鬲玲 著
- 个人责任者:
- 刘昱杓 著
- 学科主题:
- 机器学习
- 中图法分类号:
- TP181
- 书目附注:
- 有书目 (第379-380页)
- 提要文摘附注:
- 本书共14章，大致分为4个部分：第1部分介绍强化学习的基础知识，包括强化学习的定义，发展历程，以及要解决的问题。第2部分包括动态规划方法，蒙特卡罗方法，时间差分方法。第3部分通过集成多个基本算法，或者将值函数、策略做函数近似，第4部分使用强化学习解决两类博弈问题：完美信息博弈和不完美信息博弈。
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