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《深度学习入门4:强化学习》PDF下载(鱼书)

[日] 斋藤康毅

3.4k 查看
10 分
333 页
87.07 MB
OCR PDF
出版社
人民邮电出版社
出版日期
2024年8月
ISBN
9787115649171
语言
中文

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
PDF
文件大小
87.07 MB
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OCR PDF

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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