书目信息 |
| 题名： |
强化学习
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| 作者： | 白朔天 ， 唐杰 ， 袁莎 著 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 清华大学出版社 2021.10 |
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| 页数： | 20, 276页, [4] 页图版 | |
| 开本： | 26cm | |
| 丛书名： | 面向新工科专业建设计算机系列教材 | |
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP181 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 机器学习--ji qi xue xi--教材 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-302-58794-1 | |
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| 314 | @a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。 | |
| 320 | @a有书目 (第268-274页) | |
| 330 | @a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。 | |
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| 强化学习/袁莎, 白朔天, 唐杰著.-北京：清华大学出版社，2021.10 |
| 20, 276页, [4] 页图版：图；26cm.-(面向新工科专业建设计算机系列教材.人工智能) |
| 微课版 |
| ISBN 978-7-302-58794-1：CNY69.00 |
| 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。 |
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正题名：强化学习
索取号：TP181/Y900
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| 1 | 1564905 | 215649056 | 自科库301/301自科库 39排5列5层/ [索取号:TP181/Y900] | 在馆 | |
| 2 | 1564906 | 215649065 | 自科库301/301自科库 39排5列5层/ [索取号:TP181/Y900] | 在馆 |