强化学习/智能科学与技术丛书读书介绍
| 类别 | 页数 | 译者 | 网友评分 | 年代 | 出版社 |
|---|---|---|---|---|---|
| 书籍 | 464页 | 4.9 | 2020 | 机械工业出版社 |
| 定价 | 出版日期 | 最近访问 | 访问指数 |
|---|---|---|---|
| 2020-02-20 … | 2020-05-23 … | 63 |
主题/类型/题材/标签
强化学习,算法,人工智能,计算机科学,美国,当代,中文翻译真叫差,【考虑】,
作者
Marco Wiering ISBN:9787111600220 原作名/别名:《Reinforcement Learning: State-of-the-Art》
内容和作者简介
强化学习/智能科学与技术丛书摘要
本书共有19章，分为六大部分，详细介绍了强化学习中各领域的基本理论和新进展，内容包括：MDP、动态规划、蒙特卡罗方法、批处理强化学习、TD学习、Q学习、策略迭代的小二乘法、迁移学习、贝叶斯强化学习、、一阶逻辑MDP、层次式强化学习、演化计算、预测性定义状态表示、去中心化的部分可观察MDP、博弈论和多学习器强化学习等内容，并阐述强化学习与心理和神经科学、游戏领域、机器人领域的关系和应用，后提出未来发展趋势及研究热点问题，有助于年轻的研究者了解整个强化学习领域，发现新的研究方向。本书适合作为高等院校机器学习相关课程的参考书，也可作为人工智能领域从业技术人员的参考用书。
作者简介马可·威宁（Marco Wiering）在荷兰格罗宁根大学人工智能系工作，他发表过各种强化学习主题的文章，研究领域包括强化学习、机器学习、深度学习、目标识别、文本学习，进化计算、机器人等。
马丁·范·奥特罗（Martijn van Otterlo）是荷兰奈梅亨大学认知人工智能小组的一员。主要研究领域是强化学习在环境中的知识表示。
本书后续版本
未发行或暂未收录
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