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题名/责任者:

强化学习算法入门/(日) 曾我部东马著 段琼译

出版发行项:

北京:中国水利水电出版社,2024

ISBN及定价:

978-7-5226-1761-9/CNY69.80

载体形态项:

175页:图;21cm

并列正题名:

Reinforcement lerning

丛编项:

智博人工智能技术丛书

个人责任者:

曾我部东马 著

个人次要责任者:

段琼 译

学科主题:

机器学习-算法

中图法分类号:

TP181

相关题名附注:

封面题副题名：从“平均值”开始的强化学习算法基础及应用

责任者附注:

曾我部东马，理学博士 (物理学专业)。曾任马克斯·普朗克研究所 (德国) 博士研究员、剑桥大学 (英国) 研究员。

书目附注:

有书目 (第174-175页)

提要文摘附注:

本书的目的就是为了消除这种高门槛，并通过使用初级数学中的“平均值”等概念，对强化学习中的“价值”“探索”和“马尔可夫性”等基本概念进行浅显易懂的解释。 对于每个算法，本书将使用“多臂老虎机问题”或“网格世界问题”中的一个，以易于比较的状态进行解释，这样，可以让读者更直观地理解各算法的特点和差异。此外，对于核心算法，本书提供了使用Python和MATLAB编写的两种类型的代码，通过运行这些代码，可以让读者直观地理解“原理→公式→程序”的一系列流程。

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