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题名/责任者:

强化学习/邹伟, 鬲玲, 刘昱杓著

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2020.6

ISBN及定价:

978-7-302-53829-5/CNY99.00

载体形态项:

17, 380页, 8页图版:图 (部分彩图);24cm

并列正题名:

Reinforcement learning

丛编项:

人工智能科学与技术丛书

个人责任者:

邹伟 著

个人责任者:

鬲玲 著

个人责任者:

刘昱杓 著

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

书目附注:

有书目 (第379-380页)

提要文摘附注:

该书共14章，大致分为4个部分：第1部分介绍强化学习的基础知识，包括强化学习的定义，发展历程，以及要解决的问题。第2部分包括动态规划方法，蒙特卡罗方法，时间差分方法。第3部分通过集成多个基本算法，或者将值函数、策略做函数近似，第4部分使用强化学习解决两类博弈问题：完美信息博弈和不完美信息博弈。

使用对象附注:

可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对强化学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考

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