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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,2024.08

ISBN及定价:

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

载体形态项:

313页:彩图;21cm

丛编项:

图灵程序设计丛书

个人责任者:

(日) 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

题名责任附注:

英文共同题名：Reinforcement learning

版本附注:

O'Reilly Japan, Inc.授权出版

出版发行附注:

限中国大陆发行

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。现从事计算机视觉与机器学习相关的研究和开发工作。是IntroducingPython、PythoninPractice、TheElementsofComputingSystems、BuildingMachineLearningSystemswithPython的日文版译者。

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:

本书适用于深度学习初学者

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