图强化学习--原理与实践入门

图书标准信息

• 作者 谢文杰、周炜星
• 出版社 清华大学出版社
• 出版时间 2021
• 版次 1
• ISBN 9787302655992
• 定价 69.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 页数 250页
• 字数 460千字

【内容简介】

图强化学是深度强化学的重要分支领域。本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能覆盖图强化学的基础知识，并提供应用实践案例。全书共10章，大致分为三部分：部分（～3章）介绍图强化学研究对象（复杂系统、图和复杂网络）；第二部分（第4～7章）介绍图强化学基础知识（图嵌入、图神经网络和深度强化学）；第三部分（第8～10章）介绍图强化学模型框架和应用实践案例，并进行结和展望。每章都附有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、图数据挖掘及相关专业的本科生或教材，也可供对图强化学感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参。

【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。

【目录】

部分图强化学研究对象

章图与复杂系统3

1.1为什么是图3

1.1.1图的普遍3

1.1.2图的表示4

1.1.3图的抽象4

1.2图与复杂系统5

1.2.1复杂系统定义5

1.2.2复杂系统的图表示6

1.2.3复杂系统问题与图7

1.3复杂系统与强化学7

1.3.1强化学8

1.3.2智能决策8

1.3.3基于强化学的智能决策9

1.4复杂系统与智能决策9

1.4.1复杂金融系统风险管理问题10

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