MARC状态：订购 文献类型：中文图书 浏览次数：6
- 题名/责任者:
- 深度强化学习理论与实践/龙强，章胜编著
- 出版发行项:
- 北京:清华大学出版社,2023.03
- ISBN及定价:
- 978-7-302-62554-4/CNY89.00
- 载体形态项:
- 355页:图;24cm
- 丛编项:
- 计算机技术开发与应用丛书
- 中图法分类号:
- TP181
- 提要文摘附注:
- 本书比较全面、系统地介绍了深度强化学习的理论和算法，并配有大量的案例和编程实现。全书核心内容可以分为3部分，第一部分为经典强化学习，包括第2、3、4章，主要内容有动态规划法，蒙特卡洛法、时序差分法；第二部分为深度强化学习，包括第6、7、8章，主要内容有值函数近似法、策略梯度法、策略梯度法进阶；第三部分重点介绍了深度强化学习的经典应用——AlphaGo系列算法。另外，作为理论和算法的辅助，第1章介绍了强化学习的模型，第5章简单介绍了深度学习和PyTorch编程框架。本书对理论、模型和算法的描述比较数学化，作者力求做到用严谨、清晰、简洁的数学语言来写作；几乎每个算法都配有一个或多个测试案例，便于读者理解理论和算法；每个案例都配有编程实现的代码，便于读者理论联系实际，并亲自上手实践，为减轻读者编写代码的难度，本书所有案例的代码都是可以独立运行的，并且尽量减少了对依赖包的使用。
- 使用对象附注:
- 本书可以作为理工科大学相关专业研究生的学位课教材，也可以作为人工智能、机器学习相关专业高年级本科生的选修课教材
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