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题名/责任者:

深度强化学习/(印) 莫希特·塞瓦克著 尹大伟, 吴敏杰译

出版发行项:

北京:国防工业出版社,2024.6

ISBN及定价:

978-7-118-13179-6 精装/CNY89.00

载体形态项:

165页:图;25cm

统一题名:

Deep reinforcement learning

个人责任者:

塞瓦克 (Sewak, Mohit) 著

个人次要责任者:

尹大伟 译

个人次要责任者:

吴敏杰 译

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

一般附注:

装备科技译著出版基金

出版发行附注:

本书简体中文版由Springer授权国防工业出版社独家出版

书目附注:

有书目 (第162-165页)

提要文摘附注:

本书主要内容包括: 介绍了强化学习的基本概念, 如智能体、环境、状态、奖励、动作等; 介绍了强化学习的数学和算法原理, 如马尔可夫决策过程和贝尔曼方程, 并在此基础上讨论了动态规划、值迭代和策略迭代方法; 介绍了强化学习的估计与控制问题, 并通过实例展示了Q学习的编程; 深入探讨了深度学习的概念、架构机制, 通过介绍激活函数、损失函数、优化器、卷积层、池化层、全连接层等概念, 为后续章节与强化学习算法相结合作铺垫。

使用对象附注:

本书适用于计算机相关专业人员

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