深度强化学习
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作者谢文杰, 周炜星编著
出版社清华大学出版社
ISBN9787302641063
出版时间2023-09
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数260页
字数377千字
定价69元
货号SC:9787302641063
上书时间2024-09-17
商品详情
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作者简介:
谢文杰，男，湖南浏阳人，应用数学博士，上海市晨光学者。现任职华东理工大学商学院金融学系副教授、硕士研究生导师、金融物理研究中心成员，主要研究复杂金融网络、机器学习、深度强化学习、金融风险管理等。获2016年度上海市自然科学奖二等奖（4/5），主持完成4项国家或省部级科研项目。
周炜星，男，浙江诸暨人。教育部青年长江学者、上海领军人才、教育部新世纪优秀人才、上海市曙光学者、上海市青年科技启明星。现任职于华东理工大学商学院、数学学院，二级教授，博士生导师，金融物理研究中心主任。现兼任中国优选法统筹法与经济数学研究会理事、风险管理分会副理事长，中国系统工程学会理事、金融系统工程专业委员会副主任，管理科学与工程学会理事、金融计量与风险管理分会副理事长，中国工业统计教学研究会金融科技与大数据技术分会副理事长，中国数量经济学会经济复杂性专业委员会副理事长，中国复杂性科学学会副理事长。主要从事金融物理学、经济物理学和社会经济系统复杂性研究，以及相关领域大数据分析。
张孜铭： 北京大学管理学硕士，新加坡国立大学金融工程 硕士，华中师范大学信息管理与信息系统、华中科技大学计算 机科学与技术双学士。未可知文化科技联合创始人，科技孵化 器 Quadratic Acceleration Quantum（QAQ）合伙 人，元宇宙教育 实验室智库专家，元宇宙前沿大讲堂特聘主理人。著有畅销书
《AIGC：智能创作时代》《WEB3.0：赋能数字经济新时代》。
主编推荐:
深度强化学习——算法原理与金融实践入门，将算法原理与金融实践结合，让读者深入理解深度强化学习的原理
内容简介:
深度强化学习是人工智能和机器学习的重要分支领域，有着广泛应用，如AlphaGo和ChatGPT。本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能覆盖深度强化学习的基础知识和经典算法。全书共10章，大致分为4部分：第1部分（第1~2章）介绍深度强化学习背景（智能决策、人工智能和机器学习）；第2部分（第3~4章）介绍深度强化学习基础知识（深度学习和强化学习）；第3部分（第5~9章）介绍深度强化学习经典算法（DQN、AC、DDPG等）；第4部分（第10章）为总结和展望。每章都附有习题并介绍了相关阅读材料，以便有兴趣的读者进一步深入探索。本书可作为高等院校计算机、智能金融及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对深度强化学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。
目录:
第1章智能决策与复杂系统.1
1.1智能决策.1
1.1.1智能决策简介.1
1.1.2复杂金融系统中的智能决策.2
1.2复杂系统.4
1.2.1复杂性科学.4
1.2.2复杂系统定义.6
1.2.3复杂系统类型.6
1.2.4复杂系统研究.8
1.3复杂环境特征.13
1.3.1接近可观察的和部分可观察的环境.13
1.3.2单智能体和多智能体.14
1.3.3确定的和随机的环境.14
1.3.4片段式和延续式环境.15
1.3.5静态和动态环境.15
1.3.6离散和连续环境.16
1.3.7已知和未知环境.16
1.4复杂环境建模.17
1.5智能体建模.21
1.5.1典型决策系统模型框架.21
1.5.2智能体建模框架.21
1.6智能决策系统建模.24
1.6.1问题提炼.24
1.6.2数据采集.25
1.6.3模型构建.26
1.6.4算法实现.26
1.6.5模型训练.26
1.6.6模型验证.26
1.6.7模型改进.27
1.6.8模型运用.27
1.7应用实践.27
第1章习题.29
第2章人工智能与机器学习.30
2.1人工智能简介.30
2.1.1人工智能+农业.31
2.1.2人工智能+教育.31
2.1.3人工智能+工业.31
2.1.4人工智能+金融.32
2.2人工智能前沿.32
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