MARC状态：审校 文献类型：中文图书 浏览次数：6
- 题名/责任者:
- 强化学习:前沿算法与应用/白辰甲 ... [等] 编著
- 出版发行项:
- 北京:机械工业出版社,2023
- ISBN及定价:
- 978-7-111-72478-0/CNY109.00
- 载体形态项:
- XIV, 288页, [8] 页图版:图;24cm
- 并列正题名:
- Reinforcement learning:frontier algorithms and applications
- 其它题名:
- 前沿算法与应用
- 丛编项:
- 人工智能科学与技术丛书
- 个人责任者:
- 白辰甲 编著
- 个人责任者:
- 赵英男 编著
- 个人责任者:
- 郝建业 编著
- 学科主题:
- 机器学习
- 中图法分类号:
- TP181
- 题名责任附注:
- 题名页题其余责任者: 赵英男, 郝建业, 刘鹏, 王震
- 提要文摘附注:
- 本书介绍强化学习基本算法以及前沿研究和应用。强化学习基础包括基于值函数和基于策略的算法。前沿研究是本书的特色和主要部分，将分为六个章节，包括：基于模型的强化学习、探索与利用、层次化强化学习、离线强化学习、强化学习中的表示学习、元强化学习。强化学习前沿应用包括三个章节，分别介绍无人驾驶和导航、机械臂任务和星际争霸游戏智能体。本书以构建完整的强化学习前沿理论为主，深入浅出的讲解强化学习的各个研究分支，并阐述这些研究分支之间的联系。对于前沿研究中的理论公式，将结合读者阅读科研文献的经验来进行直观的讲解，降低读者阅读的难度。本书各章节之间彼此独立又相互联系。
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