书目信息 |
| 题名： |
多智能体机器学习
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| 作者： | 施瓦兹 著 ；连晓峰 ， 谭励 译 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 机械工业出版社 2017.07 |
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| 页数： | 185页 | |
| 开本： | 24cm | |
| 丛书名： | ||
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP181 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 机器学习--ji qi xue xi | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-111-56960-2 | |
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| 200 | 1 | @a多智能体机器学习@Aduo zhi neng ti ji qi xue xi@e强化学习方法@f(加拿大) 霍华德 M. 施瓦兹著@g连晓峰, 谭励等译 |
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| 215 | @a185页@c图@d24cm | |
| 306 | @a由Wiley授权出版 | |
| 312 | @a英文题名取自封面 | |
| 320 | @a有书目 | |
| 330 | @a本书主要介绍了多智能体机器人强化学习的相关内容。全书共6章, 首先介绍了几种常用的监督式学习方法, 在此基础上, 介绍了单智能体强化学习中的学习结构、值函数、马尔科夫决策过程、策略迭代、时间差分学习、Q学习和资格迹等概念和方法。然后, 介绍了双人矩阵博弈问题、多人随机博弈学习问题, 并通过3种博弈游戏详细介绍了纳什均衡、学习算法、学习自动机、滞后锚算法等内容, 并提出LR-I滞后锚算法和指数移动平均Q学习算法等, 并进行了分析比较。接下来, 介绍了模糊系统和模糊学习, 并通过仿真示例详细分析算法。后, 介绍了群智能学习进化以及性格特征概念和应用。 | |
| 500 | 10 | @aMulti-agent machine learning : a reinforcement approach@mChinese |
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| 多智能体机器学习：强化学习方法/(加拿大) 霍华德 M. 施瓦兹著/连晓峰, 谭励等译.-北京：机械工业出版社，2017.07 |
| 185页：图；24cm |
| ISBN 978-7-111-56960-2：CNY69.00 |
| 本书主要介绍了多智能体机器人强化学习的相关内容。全书共6章, 首先介绍了几种常用的监督式学习方法, 在此基础上, 介绍了单智能体强化学习中的学习结构、值函数、马尔科夫决策过程、策略迭代、时间差分学习、Q学习和资格迹等概念和方法。然后, 介绍了双人矩阵博弈问题、多人随机博弈学习问题, 并通过3种博弈游戏详细介绍了纳什均衡、学习算法、学习自动机、滞后锚算法等内容, 并提出LR-I滞后锚算法和指数移动平均Q学习算法等, 并进行了分析比较。接下来, 介绍了模糊系统和模糊学习, 并通过仿真示例详细分析算法。后, 介绍了群智能学习进化以及性格特征概念和应用。 |
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正题名：多智能体机器学习
索取号：TP181/S504
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| 2 | 1375046 | 213750467 | 自科库301/301自科库 39排4列5层/ [索取号:TP181/S504] | 在馆 | |
| 3 | 1375047 | 213750476 | 自科库301/301自科库 39排4列5层/ [索取号:TP181/S504] | 在馆 |