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题名/责任者:

强化学习:微课版/袁莎, 白朔天, 唐杰著

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2021.10

ISBN及定价:

978-7-302-58794-1/CNY69.00

载体形态项:

20, 276页, [4] 页图版:图 (部分彩图);26cm

丛编项:

面向新工科专业建设计算机系列教材.人工智能

个人责任者:

袁莎 著

个人责任者:

白朔天 著

个人责任者:

唐杰 著

学科主题:

机器学习-高等学校-教材

中图法分类号:

TP181

责任者附注:

袁莎, 北京智能源人工智能研究院数据总监, 副研究员。白朔天, 博士, 国内一线互联网公司资深算法专家、人工智能顾问。唐杰, 清华大学计算机系教授、系副主任。

书目附注:

有书目 (第268-274页)

提要文摘附注:

本书为读者构建了一个完整的强化学习入门路径, 深入浅出地介绍了强化学习算法的基本原理和实现方法。在正文开始前, 本书带着初学者回顾了相关预备知识, 包括数学基础和机器学习基础。在正文部分, 本书首先介绍了强化学习的基本概念, 给出了强化学习的数学框架 (马尔科夫决策过程), 随后介绍了强化学习的求解算法, 包括表格求解法 (动态规划法、蒙特卡洛法和时序差分法) , 以及近似求解法 (值函数近似法、策略梯度法和深度强化学习)。本书最后一部分为实践与前沿, 实践部分基于一个相同的例子实现了强化学习领域的主流基础算法, 前沿部分介绍了强化学习领域的最新研究进展。

使用对象附注:

本书可作为理工科本科生、研究生的强化学习课程教材, 也可作为相关从业者掌握强化学习的入门参考书

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