
《深度学习入门4:强化学习》PDF下载(鱼书)
[日] 斋藤康毅著
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333 页
87.07 MB
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书籍信息
- 书名
- 深度学习入门4:强化学习
- 作者
- [日] 斋藤康毅
- 出版社
- 人民邮电出版社
- 出版日期
- 2024年8月
- ISBN
- 9787115649171
- 页数
- 333 页
- 语言
- 中文
- 文件格式
- 文件大小
- 87.07 MB
- 文件标签
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内容简介
适读人群 :本书既适合深度学习的初学者,也适合对人工智能感兴趣的教师、学生和相关从业者学习参考。
本书前半部分介绍强化学习的重要思想和基础知识,后半部分介绍如何将深度学习应用于强化学习,遴选讲解了深度强化学习的全新技术。全书从适合入门的多臂老虎机问题切入,依次介绍了定义一般强化学习问题的马尔可夫决策过程、用于寻找答案的贝尔曼方程,以及解决贝尔曼方程的动态规划法、蒙特卡洛方法和TD方法。随后,神经网络和Q学习、DQN、策略梯度法等几章则分别讨论了深度学习在强化学习领域的应用。
本书延续“鱼书”系列的风格,搭配丰富的图、表、代码示例,加上轻松、简明的讲解,让人循序渐进地理解强化学习中各种方法之间的关系,于不知不觉中登堂入室。
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