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题名/责任者:

深度强化学习/王树森, 黎彧君, 张志华著

出版发行项:

北京:人民邮电出版社,2022

ISBN及定价:

978-7-115-60069-1/CNY129.80

载体形态项:

294页:彩图;24cm

并列正题名:

Deep renforcement learning

个人责任者:

王树森 著

个人责任者:

黎彧君 著

个人责任者:

张志华 著

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

一般附注:

图灵原创

责任者附注:

王树森，现任小红书基础模型团队负责人，从事搜索和推荐算法研发工作。从浙江大学获得计算机学士和博士学位，就读期间获得“微软学者”和“百度奖学金”等多项荣誉。在加入小红书之前，曾任美国加州大学伯克利分校博士后、美国史蒂文斯理工学院助理教授、博导。黎彧君 华为诺*方舟实验室高级研究员，主要从事AutoML相关的研发工作。上海交通大学博士，研究方向为数值优化、强化学习；攻读博士学位期间曾前往普林斯顿大学访问一年。共同翻译出版“花书”《深度学习》。 张志华 北京大学数学科学学院教授。此前先后执教于浙江大学和上海交通大学，任计算机科学教授。主要从事统计学、机器学习与计算机科学领域的研究和教学。曾主讲“统计机器学习”“机器学习导论”“深度学习”“强化学习”，其课程视频广受欢迎。

提要文摘附注:

本书基于备受读者推崇的王树森“深度强化学习”系列公开视频课，专门解决“入门深度强化学习难”的问题。本书的独特之处在于：第一，知识精简，剔除一切不必要的概念和公式，学起来轻松；第二，内容新颖，聚焦近10年深度强化学习领域的突破，让你一上手就紧跟最新技术。本书系统讲解深度强化学习的原理与实现，但不回避数学公式和各种模型，原创100多幅精美插图，并以全彩印刷展示。简洁清晰的语言+生动形象的图示，助你扫除任何可能的学习障碍！本书内容分为五部分：基础知识、价值学习、策略学习、多智能体强化学习、应用与展望，涉及DQN、A3C、TRPO、DDPG、AlphaGo等。

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