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题名/责任者:

强化学习入门:从原理到实践/叶强, 闫维新, 黎斌编著

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2020

ISBN及定价:

978-7-111-66126-9/CNY79.00

载体形态项:

183页:图;26cm

并列正题名:

Introduction to reinforcement learning:from principle to practice

其它题名:

从原理到实践

个人责任者:

叶强 编著

个人责任者:

闫维新 编著

个人责任者:

黎斌 编著

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

相关题名附注:

英文题名取自封面

责任者附注:

叶强, 医学博士、计算机科学硕士。闫维新, 博士。黎斌, 现为香港中文大学天石机器人研究所博士生。

书目附注:

有书目

提要文摘附注:

本书以理论和实践相结合的形式深入浅出地介绍强化学习的历史、基本概念、经典算法和一些前沿技术, 共分为三大部分: 第一部分 (第1-5章) 介绍强化学习的发展历史、基本概念以及一些经典的强化学习算法 ; 第二部分 (第6-9章) 在简要回顾深度学习技术的基础上着重介绍深度强化学习的一些前沿实用算法 ; 第三部分 (第10章) 以五子棋为例详细讲解战胜了人类顶级围棋选手的Alpha Zero算法的核心思想。

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