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  • 深入淺出強化學習 郭憲,方勇純 編著 計算機軟件工程(新)專業科
    該商品所屬分類:計算機/網絡 -> 計算機/網絡
    【市場價】
    596-864
    【優惠價】
    373-540
    【出版社】電子工業出版社 
    【ISBN】9787121329180
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
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    內容介紹



    書名:深入淺出強化學習 深入淺出強化學習
    ISBN編號:9787121329180
    是否是套裝:否

    出版社名稱:電子工業出版社
    代碼:79
    作者:無


        
        
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    深入淺出強化學習

    作  者: 郭憲,方勇純 編著
    size="731x8"
    定  價: 79
    size="731x8"
    出?版?社: 電子工業出版社
    size="731x8"
    出版日期: 2018年01月01日
    size="731x8"
    頁  數: 239
    size="731x8"
    裝  幀: 平裝
    size="731x8"
    ISBN: 9787121329180
    size="731x8"
    目錄
    1 緒論
    1.1 這是一本什麼書
    1.2 強化學習可以解決什麼問題
    1.3 強化學習如何解決問題
    1.4 強化學習算法分類及發展趨勢
    1.5 強化學習仿真環境構建
    1.5.1 gym安裝及簡單的demo示例
    1.5.2 深入剖析gym環境構建
    1.6 本書主要內容及安排
    篇 強化學習基礎
    2 馬爾科夫決策過程
    2.1 馬爾科夫決策過程理論講解
    2.2 MDP中的概率學基礎講解
    2.3 基於gym的MDP實例講解
    2.4 習題
    3 基於模型的動態規劃方法
    3.1 基於模型的動態規劃方法理論
    3.2 動態規劃中的數學基礎講解
    3.2.1 線性方程組的迭代解法
    3.2.2 壓縮映射證明策略評估的收斂性......
    內容虛線

    內容簡介

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    郭憲、方勇純編著的《深入淺出強化學習(原理入門)》用通俗易懂的語言深入淺出地介紹了強化學習的基本原理,覆蓋了傳統的強化學習基本方法和當前炙手可熱的深度強化學習方法。開篇從很基本的馬爾科夫決策過程入手,將強化學習問題納入到嚴謹的數學框架中,接著闡述了解決此類問題很基本的方法――動態規劃方法,並從中總結出解決強化學習問題的基本思路:交互迭代策略評估和策略改善。基於這個思路,分別介紹了基於值函數的強化學習方法和基於直接策略搜索的強化學習方法。很後介紹了逆向強化學習方法和近年具有代表性、比較前沿的強化學習方法。
    除了繫統地介紹基本理論,書中還介紹了相應的數學基礎和編程實例。因此,《深入淺出強化學習(原理入門)》既適合零基礎的人員入門學習、也適合相關科研人員作為研究參考。

    作者簡介

    郭憲,方勇純 編著

    size="43x26"

    郭憲,南開大學計算機與控制工程學院博士後。2009年畢業於華中科技大學機械設計制造及自動化專業,同年保送到中國科學院瀋陽自動化研究所碩博連讀,主攻機器人動力學建模與控制,並於2016年1月獲得工學博士學位;期間在靠前外知名雜志和會議發表論文數10篇。2016年以來,郭博士主攻方向為機器人智能感知和智能決策,目前主持兩項重量課題,內容涉及深度學習、深度強化學習等智能算法在機器人領域中的應用。

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