深度强化学 人工智能 (荷)阿斯克·普拉特|译者:殷海英 新华正版

图书标准信息

• 作者 [荷兰]阿斯克·普拉特（askeat）
• 出版社 清华大学出版社
• 出版时间 2018-10
• 版次 1
• ISBN 9787302659792
• 定价 79.80元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 页数 264页
• 字数 521千字

【内容简介】

近年来，深度强化学习成为关注的热点。在自动驾驶、棋牌游戏、分子重排和机器人等领域，计算机程序能够通过强化学习，理解以前被视为超级困难的问题，取得了令人瞩目的成果。在围棋比赛中，AlphaGo接连战胜樊麾、李世石和柯洁等人类冠军。深度强化学习从生物学和心理学领域的研究中受到启发。生物学激发了人工神经网络和深度学习的出现，而心理学研究人和动物如何学习，如何通过正负刺激来强化目标行为。了解了强化学习如何指导机器人行走时，我们不禁联想到儿童如何在玩中学习。动物行为和大脑结构可作为新的科学和工程蓝图。计算机似乎真正具备了人类的某些行为特征，深度强化学习技术成为实现AI梦想的核心。

教育界也十分重视深度强化学习的研究进展。许多大学开设了深度强化学习课程。本书恰到好处地介绍了深度强化学习领域的技术细节，可作为AI研究生课程的教材。本书讲解全面，涵盖深度Q-learning的基本算法，乃至多智能体强化学习和元学习等高级主题。

【目录】

第1章简介

1.1什么是深度强化学习

1.1.1深度学习

1.1.2强化学习

1.1.3深度强化学习

1.1.4应用

1.1.5四个相关领域

1.2三种机器学习范式

12.1监督学习

1.2.2无监督学习

1.2.3强化学习

1.3本书概述

1.3.1预备知识

1.3.2本书结构

第2章表格值为基础的强化学习

2.1序贯决策问题

2.1.1网格世界

2.1.2迷宫和盒子谜题

2.2基于表格值的智能体

2.2.1智能体和环境

……