MARC状态：审校 文献类型：中文图书 浏览次数：178
- 题名/责任者:
- 强化学习:an introduction/(加) Richard S. Sutton, (美) Andrew G. Barto著 俞凯译
- 出版发行项:
- 北京:电子工业出版社,2019
- ISBN及定价:
- 978-7-121-29516-4/CNY168.00
- 载体形态项:
- XXVIII, 519页:图;24cm
- 丛编项:
- 智源人工智能丛书
- 个人责任者:
- 萨顿 (Sutton, Richard S.) 著
- 个人责任者:
- 巴图 (Barto, Andrew G.) 著
- 个人次要责任者:
- 俞凯 译
- 学科主题:
- 机器学习-算法-研究
- 中图法分类号:
- TP181
- 版本附注:
- 据原书第2版译出
- 出版发行附注:
- 本书简体中文专有翻译出版权由博达著作权代理有限公司Bardon Chinese Media Agency代理The MIT Press授权电子工业出版
- 责任者附注:
- 责任者Sutton规范汉译姓: 萨顿 ; 责任者Barto汉译姓: 巴图取自在版编目
- 书目附注:
- 有书目 (第473-519页)
- 提要文摘附注:
- 本书对强化学习中涉及的主要原理及算法做了详细的阐述，并对该领域的发展历程以及最新的实践做了总结。全书分为三部分，第一部分阐述了在马尔科夫决策过程中的强化学习问题；第二部分提供了基本的解决方法；第三部分对已有解决方法做了总结，并结合神经网络做了说明；最后两章是强化学习的实例以及展望。
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