书目详细信息
： 强化学习
书目信息 机读格式(MARC)
| ISBN/价格： | 978-7-302-53829-5:CNY99.00 |
|---|---|
| 作品语种： | chi |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | 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 |
| 载体形态项： | 17, 380页, 8页图版:;+图:;+24cm |
| 丛编项： | 人工智能科学与技术丛书 |
| 提要文摘： | 本书共14章，大致分为4个部分：第1部分介绍强化学习的基础知识，包括强化学习的定义，发展历程，以及要解决的问题。第2部分包括动态规划方法，蒙特卡罗方法，时间差分方法。第3部分通过集成多个基本算法，或者将值函数、策略做函数近似，第4部分使用强化学习解决两类博弈问题：完美信息博弈和不完美信息博弈。 |
| 并列题名： | Reinforcement learning eng |
| 题名主题： | 机器学习 |
| 中图分类： | TP181 |
| 个人名称等同： | 邹伟 著 |
| 个人名称等同： | 鬲玲 著 |
| 个人名称等同： | 刘昱杓 著 |
| 记录来源： | CN SDL 20210605 |