题名:
强化学习   / 袁莎, 白朔天, 唐杰著 ,
ISBN:
978-7-302-58794-1 价格： CNY69.00
语种:
chi
载体形态:
20, 276页, [4] 页图版 图 26cm
出版发行:
出版地： 北京 出版社： 清华大学出版社 出版日期： 2021
内容提要:
本书为读者构建了一个完整的强化学习入门路径, 深入浅出地介绍了强化学习算法的基本原理和实现方法。在正文开始前, 本书带着初学者回顾了相关预备知识, 包括数学基础和机器学习基础。在正文部分, 本书首先介绍了强化学习的基本概念, 给出了强化学习的数学框架 (马尔科夫决策过程) , 随后介绍了强化学习的求解算法, 包括表格求解法 (动态规划法、蒙特卡洛法和时序差分法) , 以及近似求解法 (值函数近似法、策略梯度法和深度强化学习) 。本书最后一部分为实践与前沿, 实践部分基于一个相同的例子实现了强化学习领域的主流基础算法, 前沿部分介绍了强化学习领域的最新研究进展。本书配有相当数量的习题可供练习, 配套代码基于Python实现, 源代码均已开源, 可开放获取。 
主题词:
机器学习  
中图分类法:
TP181 版次： 5
主要责任者:
袁莎 著
主要责任者:
白朔天 著
主要责任者:
唐杰 著
附注:
微课版 
责任者附注:
袁莎, 北京智源人工智能研究院数据总监, 副研究员。白朔天, 国内一线互联网公司资深算法专家、人工智能顾问。唐杰, IEEE Fellow, 清华大学计算机系教授、系副主任。