深度强化学习理论与实践/计算机技术开发与应用丛书
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作者编者:龙强//章胜|责编:赵佳霓
出版社清华大学出版社
ISBN9787302625544
出版时间2023-03
装帧平装
纸张胶版纸
定价89元
货号ZJ:9787302625544
上书时间2024-12-23
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商品详情
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作者简介:
龙强，博士、副教授、硕士研究生导师；就职于西南科技大学数理学院数据科学系，中国运筹学会终生会员；主要从事最优化理论与算法、机器学习算法研究；在国际及国内学术期刊上发表论文20余篇，获批国家发明专利3项，主持和参与国家自然科学基金3项，参与国家社会科学基金1项；讲授“深度强化学习”“深度学习与神经网络”“算法设计与分析”“最优化理论与算法”“机器学习”等课程。
内容简介:
本书比较全面、系统地介绍了深度强化学习的理论和算法，并配有大量的案例和编程实现的代码。全书核心内容可以分为3部分，第一部分为经典强化学习，包括第2～4章，主要内容有动态规划法、蒙特卡罗法、时序差分法；第二部分为深度强化学习，包括第6～8章，主要内容有值函数近似算法、策略梯度算法、策略梯度法进阶；第三部分重点介绍深度强化学习的经典应用案例——AlphaGo系列算法。另外，作为理论和算法的辅助，第1章介绍强化学习的模型，第5章简单介绍深度学习和PyTorch。
本书对理论、模型和算法的描述比较数学化，笔者力求做到用严谨、清晰、简洁的数学语言来写作；几乎每个算法配有一个或多个测试案例，便于读者理解理论和算法；每个案例都配有编程实现的代码，便于读者理论联系实际，并亲自上手实践。为降低读者编写代码的难度，本书所有案例的代码都是可以独立运行的，并且尽量减少了对依赖包的使用。
本书可以作为理工科相关专业研究生的学位课教材，也可以作为人工智能、机器学习相关专业高年级本科生的选修课教材，还可以作为相关领域学术研究人员、教师和工程技术人员的参考资料。
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