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题名/责任者:

图强化学习:原理与实践入门/谢文杰，周炜星编著

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2024

ISBN及定价:

978-7-302-65599-2/CNY69.00

载体形态项:

19,250页:图;26cm

并列正题名:

Graph reinforcement learning

个人责任者:

谢文杰 编著

个人责任者:

周炜星 编著

学科主题:

机器学习-研究

中图法分类号:

TP181

相关题名附注:

封面英文题名：Graph reinforcement learning

责任者附注:

谢文杰，男，湖南浏阳人，应用数学博士，上海市晨光学者。现任职华东理工大学商学院金融学系副教授、硕士研究生导师、金融物理研究中心成员，主要研究复杂金融网络、机器学习、深度强化学习、金融风险管理等。获2016年度上海市自然科学奖二等奖（4/5），主持完成4项国家或省部级科研项目。

提要文摘附注:

本书共10章，大致分为三部分：第一部分(第1-3章)介绍图强化学习研究对象(复杂系统、图和复杂网络)；第二部分(第4-7章)介绍图强化学习基础知识(图嵌入、图神经网络和深度强化学习)；第三部分(第8-10章)介绍图强化学习模型框架和应用实践案例，并进行总结和展望。

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