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题名/责任者:

强化学习/魏庆来, 王飞跃著

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2022.7

ISBN及定价:

978-7-302-58972-3/CNY59.80

载体形态项:

xiii, 231页:图, 肖像;26cm

并列正题名:

Reinforcement learning

个人责任者:

魏庆来 著

个人责任者:

王飞跃 著

学科主题:

机器学习-高等学校-教材

中图法分类号:

TP181

相关题名附注:

英文并列题名取自封面

书目附注:

有书目

提要文摘附注:

强化学习是目前机器学习乃至人工智能领域发展最快的分支之一。强化学习的基本思想是通过与环境的交互、智能体或智能算法获取相关智能, 其具体过程就是根据环境反馈得到的奖励不断调整自身的策略进而获得最大奖励决策的学习历程。本书主要讲述了强化学习的基本原理和基本方法, 基于强化学习的控制、决策和优化方法设计与理论分析, 深度强化学习原理以及平行强化学习等未来强化学习的发展新方向, 展示从先行后知到先知后行, 再到知行合一的混合平行智能思路。

使用对象附注:

本书可作为高等学校人工智能、机器学习、智能控制、智能决策、智慧管理、系统工程以及应用数学等专业的本科生或研究生教材, 亦可供相关专业科研人员和工程技术人员参考

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