深度强化学习
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作者(印) 莫希特·塞瓦克著
出版社国防工业出版社
ISBN9787118131796
出版时间2024-06
装帧精装
开本其他
定价89元
货号4659330
上书时间2024-12-05
商品详情
- 品相描述：全新
- 商品描述
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目录
本书主要内容包括: 介绍了强化学习的基本概念, 如智能体、环境、状态、奖励、动作等; 介绍了强化学习的数学和算法原理, 如马尔可夫决策过程和贝尔曼方程, 并在此基础上讨论了动态规划、值迭代和策略迭代方法; 介绍了强化学习的估计与控制问题, 并通过实例展示了Q学习的编程; 深入探讨了深度学习的概念、架构机制, 通过介绍激活函数、损失函数、优化器、卷积层、池化层、全连接层等概念, 为后续章节与强化学习算法相结合作铺垫。
内容摘要
本书主要内容包括：介绍了强化学习的基本概念，如智能体、环境、状态、奖励、动作等；介绍了强化学习的数学和算法原理，如马尔可夫决策过程和贝尔曼方程，并在此基础上讨论了动态规划、值迭代和策略迭代方法；介绍了强化学习的估计与控制问题，并通过实例展示了Q学习的编程；深入探讨了深度学习的概念、架构机制，通过介绍激活函数、损失函数、优化器、卷积层、池化层、全连接层等概念，为后续章节与强化学习算法相结合作铺垫。
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