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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,2024.8

ISBN及定价:

978-7-115-64917-1/CNY109.80

载体形态项:

313页:彩图;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

出版发行附注:

简体中文版由人民邮电出版社有限公司出版, 2024 日文原版由O'Reilly Japan, Inc.出版, 2022 日文原版的翻译得到Koki Saitoh的授权

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。

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。

使用对象附注:

本书适合深度学习初学者阅读, 也适合对人工智能感兴趣的教师、学生和相关从业者学习参考

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