MARC状态:审校 文献类型:中文图书 浏览次数:9
- 题名/责任者:
- 深度强化学习/(荷)阿斯克·普拉特(AskePlaat)著 殷海英译
- 出版发行项:
- 北京:清华大学出版社,2024
- ISBN及定价:
- 978-7-302-65979-2/CNY79.80
- 载体形态项:
- 254页:图,照片;24cm
- 并列正题名:
- Deep reinforcement learning
- 个人责任者:
- (荷) 普拉特 (Plaat, Aske) 著
- 个人次要责任者:
- 殷海英 译
- 学科主题:
- 机器学习
- 中图法分类号:
- TP181
- 一般附注:
- Springer
- 相关题名附注:
- 版权页英文题名:Deep reinforcement learning
- 提要文摘附注:
- 近年来,深度强化学习成为关注的热点。在自动驾驶、棋牌游戏、分子重排和机器人等领域,计算机程序能够通过强化学习,理解以前被视为超级困难的问题,取得了令人瞩目的成果。在围棋比赛中,AlphaGo接连战胜樊麾、李世石和柯洁等人类冠军。深度强化学习从生物学和心理学领域的研究中受到启发。生物学激发了人工神经网络和深度学习的出现,而心理学研究人和动物如何学习,如何通过正负刺激来强化目标行为。了解了强化学习如何指导机器人行走时,我们不禁联想到儿童如何在玩中学习。动物行为和大脑结构可作为新的科学和工程蓝图。计算机似乎真正具备了人类的某些行为特征,深度强化学习技术成为实现AI梦想的核心。教育界也十分重视深度强化学习的研究进展。许多大学开设了深度强化学习课程。本书怡到好处地介绍了深度强化学习领域的技术细节。本书讲解全面,涵盖深度Q-learning的基本算法,乃至多智能体强化学习和元学习等高级主题。
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索书号 | 条码号 | 年卷期 | 馆藏地 | 书刊状态 | 还书位置 |
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