
深度学习入门4:强化学习 PDF
更新日期:2025-05-06
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- 作者: [日]斋藤康毅
- 译者: 郑明智
- 出版社:人民邮电出版社
- 出版年:2024.8
- 页数:332
- ISBN:9787115649171
- 作品简介:
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最新技术。全书从最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、用于寻找最佳答案的贝尔曼方程,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。
- 作者简介:
斋藤康毅
1984年出生于日本长崎县,东京工业大学毕业,并完成东京大学研究生院课程。目前在某企业从事人工智能相关的研究和开发工作。著有“鱼书”系列《深度学习入门:基于Python的理论与实现》《深度学习进阶:自然语言处理》《深度学习入门2:自制框架》,同时也是Python in Practice、The Elements of Computing Systems、Building MachineLearning Systems with Python的日文版译者。
- 分类:计算机类
- 标签:深度  学习  入门  强化 
- 链接:https://shuyuan.org/ebooks/6078.html
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