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题名/责任者:

强化学习:an introduction/(加)Richard S. Sutton，(美)Andrew G. Barto著 俞凯等译

出版发行项:

北京:电子工业出版社,2019

ISBN及定价:

978-7-121-29516-4/CNY168.00

载体形态项:

28,519页:图;24cm

并列正题名:

Reinforcement learning:an introduction

丛编项:

智源人工智能丛书

个人责任者:

(加) 萨顿 (Sutton, Richard S.) 著

个人责任者:

(美) 巴图 (Barto, Andrew G.) 著

个人次要责任者:

俞凯 (人工智能) 译

学科主题:

机器学习-算法-研究

中图法分类号:

TP181

版本附注:

由博达著作权代理有限公司Bardon Chinese Media Agency代理The MIT Press授权出版 据原书第2版译出

提要文摘附注:

本书从强化学习的基本思想出发，介绍了马尔可夫决策过程、蒙特卡洛方法、时序差分方法、同轨离轨策略等强化学习的基本概念和方法，并以大量的实例帮助读者理解强化学习的问题建模过程以及核心的算法细节。

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