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题名/责任者:

动手学强化学习/张伟楠, 沈键, 俞勇著

出版发行项:

北京:人民邮电出版社,2022.5

ISBN及定价:

978-7-115-58451-9/CNY89.90

载体形态项:

246页, [2] 页图版:图 (部分彩图);26cm

并列正题名:

Hands-on reinforcement learning

个人责任者:

张伟楠 著

个人责任者:

沈键 著

个人责任者:

俞勇 著

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

责任者附注:

张伟楠, 上海交通大学副教授, 博士生导师, ACM班机器学习、强化学习课程授课老师, 主要研究强化学习、信息检索。沈键, 上海交通大学博士生, 长期从事强化学习研究工作, 在NeurIPS、ICML、IJCAI、AISTATS等机器学习国际顶级会议上发表了多篇强化学习相关的研究成果。俞勇, 上海交通大学ACM班创始人, 国家级教学名师上海交通大学特聘教授。

书目附注:

有书目

提要文摘附注:

本书系统地介绍了强化学习的原理和实现, 是一本理论扎实、落地性强的图书。本书包含3个部分: 第一部分为强化学习基础, 讲解强化学习的基础概念和表格型强化学习方法; 第二部分为强化学习进阶, 讨论深度强化学习的思维方式、深度价值函数和深度策略学习方法; 第三部分为强化学习前沿, 介绍学术界在深度强化学习领域的主要关注方向和前沿算法。同时, 本书提供配套的线上代码实践平台, 展示源码的编写和运行过程, 让读者进一步掌握强化学习算法的运行机制。

使用对象附注:

本书适合对强化学习感兴趣的高校学生、教师, 以及相关行业的开发和研究人员阅读、实践

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