深度强化学习: 原理与实践 豆 0.0分

资源最后更新于 2020-07-26 15:38:23

作者：陈仲铭

出版社：

出版日期：2019-01

ISBN：9787115505323

文件格式： pdf

标签： 强化学习 人工智能 机器学习 推荐好书 算法 我想读这本书

简介· · · · · ·

本书构建了一个完整的深度强化学习理论和实践体系：从马尔科夫决策过程开始，根据价值函数、策略函数求解贝尔曼方程，到利用深度学习模拟价值网络和策略网络。书中详细介绍了深度强化学习相关最新算法，如Rainbow、APE-X算法等，并阐述了相关算法的具体实现方式和代表性应用（如AlphaGo）。此外，本书还深度剖析了强化学习各算法之间的联系，有助于读者举一反三。

本书分为4个部分：初探强化学习、求解强化学习、求解强化学习进阶和深度强化学习。涉及基础理论到深度强化学习算法框架的各方面内容，反映了深度强化学习领域过去的发展历程和最新的研究进展，有助于读者发现该领域中新的研究问题和方向。

本书适用于计算机视觉、计算机自然语言的相关从业人员，以及对人工智能、机器学习和深度学习感兴趣的人员，还可作为高等院校计算机等相关专业本科生及研究生的参考用书。