书目信息 |
| 题名： |
强化学习
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| 作者： | 桑顿 ， 巴图 著 ；俞凯 译 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 电子工业出版社 2019.09 |
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| 页数： | XXVIII, 519页 | |
| 开本： | 24cm | |
| 丛书名： | 智源人工智能丛书 | |
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP181 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 机器学习--ji qi xue xi--算法--研究 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-121-29516-4 | |
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| 305 | @a据原书第2版译出 | |
| 314 | @aRichard S. Sutton, DeepMind公司的杰出科学家。Andrew G. Barto, 马萨诸塞大学阿默斯特分校信息与计算机科学学院名誉教授。 | |
| 320 | @a有书目 (第473-519页) | |
| 330 | @a本书对强化学习中涉及的主要原理及算法做了详细的阐述, 并对该领域的发展历程以及最新的实践做了总结。全书分为三部分, 第一部分阐述了在马尔科夫决策过程中的强化学习问题 ; 第二部分提供了基本的解决方法 ; 第三部分对已有解决方法做了总结, 并结合神经网络做了说明 ; 最后两章是强化学习的实例以及展望。 | |
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| 强化学习= Reinforcement learning/(加) Richard S. Sutton, (美) Andrew G. Barto著/俞凯等译.-北京：电子工业出版社，2019.09 |
| XXVIII, 519页：图；24cm.-(智源人工智能丛书) |
| ISBN 978-7-121-29516-4：CNY168.00 |
| 本书对强化学习中涉及的主要原理及算法做了详细的阐述, 并对该领域的发展历程以及最新的实践做了总结。全书分为三部分, 第一部分阐述了在马尔科夫决策过程中的强化学习问题 ; 第二部分提供了基本的解决方法 ; 第三部分对已有解决方法做了总结, 并结合神经网络做了说明 ; 最后两章是强化学习的实例以及展望。 |
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正题名：强化学习
索取号：TP181/S032
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