- 题名/责任者:
- 深度学习入门.4.强化学习/(日) 斋藤康毅著 郑明智译
- 出版发行项:
- 北京:人民邮电出版社,2024.08
- ISBN及定价:
- 978-7-115-64917-1/CNY109.80
- 载体形态项:
- 313页:图;21cm
- 其它题名:
- 强化学习
- 丛编项:
- 图灵程序设计丛书
- 个人责任者:
- 斋藤康毅, 1984- 著
- 个人次要责任者:
- 郑明智 译
- 学科主题:
- 机器学习
- 中图法分类号:
- TP181
- 一般附注:
- 图灵教育 O'Reilly
- 出版发行附注:
- 由O'Reilly Japan, Inc.授权出版
- 责任者附注:
- 斋藤康毅, 1984年出生于日本长崎县, 东京工业大学毕业, 并完成东京大学研究生院课程。目前在某企业从事人工智能相关的研究和开发工作。郑明智, 智慧医疗工程师。主要研究方向为医疗与前沿ICT技术的结合及其应用。译有《深度学习基础与实践》《详解深度学习》《白话机器学习的数学》等书。
- 书目附注:
- 有书目 (第310-313页)
- 提要文摘附注:
- 本书前半部分介绍强化学习的重要思想和基础知识, 后半部分介绍如何将深度学习应用于强化学习, 遴选讲解了深度强化学习的最新技术。全书从最适合入门的多臂老虎机问题切入, 依次介绍了定义一般强化学习问题的马尔可夫决策过程、用于寻找最佳答案的贝尔曼方程, 以及解决贝尔曼方程的动态规划法、蒙特卡洛方法和TD方法。随后, 神经网络和Q学习、DQN、策略梯度法等几章则分别讨论了深度学习在强化学习领域的应用。
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