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题名/责任者:

强化学习/邹伟, 鬲玲, 刘昱杓著

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2020.6

ISBN及定价:

978-7-302-53829-5/CNY99.00

载体形态项:

17, 380页, 8页图版:图 (部分彩图);24cm

并列正题名:

Reinforcement learning

丛编项:

人工智能科学与技术丛书

个人责任者:

邹伟 著

个人责任者:

鬲玲 著

个人责任者:

刘昱杓 著

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

责任者附注:

邹伟, 博士, 睿客邦创始人, 研究方向为机器学习、数据挖掘、计算几何, 致力于机器学习和深度学习在实际中的应用。鬲玲, 硕士, 资深研发工程师, 研究方向为知识工程、语义检索、强化学习、自然语言处理。刘昱杓, 深度学习、强化学习研发工程师, 研究方向为计算机视觉。有多年深度学习视觉方向开发经验, 参与了多个图像识别、目标检测、目标追踪等领域的落地项目, 目前专注于深度强化学习方向的研究。

书目附注:

有书目 (第379-380页)

提要文摘附注:

本书全面系统地描述了强化学习的起源、背景和分类, 各类强化学习算法的原理、实现方式以及各算法间的关系, 为读者构建了一个完整的强化学习知识体系; 同时包含丰富的经典案例, 如各类迷宫寻宝、飞翔小鸟、扑克牌、小车爬山、倒立摆、钟摆、多臂赌博机、五子棋、AlphaGo、AlphaGo Zero、 AlphaZero等, 通过给出它们对应的详细案例说明和代码描述, 让读者深度理解各类强化学习算法的精髓。

使用对象附注:

本书可作为高等院校人工智能、计算机、自动化、电子信息等相关专业的本科生或研究生教材, 也可供对强化学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考

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