简介
本书共有19章，分为六大部分，详细介绍了强化学习中各领域的基本理论和新进展，内容包括：MDP、动态规划、蒙特卡罗方法、批处理强化学习、TD学习、Q学习、策略迭代的小二乘法、迁移学习、贝叶斯强化学习、、一阶逻辑MDP、层次式强化学习、演化计算、预测性定义状态表示、去中心化的部分可观察MDP、博弈论和多学习器强化学习等内容，并阐述强化学习与心理和神经科学、游戏领域、机器人领域的关系和应用，后提出未来发... 更多
属性
出版社
机械工业出版社
ISBN
9787111600220
出版年
2018-7-3
页数
464
时光轴
里程碑1
LOG0
2023
2023-09
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