强化学习算法入门

字数: 203000
装帧: 平装
出版社: 中国水利水电出版社
作者: (日)曾我部东马
出版日期: 2024-01-01
商品条码: 9787522617619
版次: 1
开本: 32开
页数: 184
出版年份: 2024

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内容简介

作为第一个战胜围棋世界冠军的人工智能机器人AlphaGo，我们知道其主要工作原理是深度学习。随着AlphaGo Zero和Alpha Zero的相继发布，作为机器学习经典算法之一的强化学习，在人工智能领域受到了更多的关注。
《强化学习算法入门》使用通俗易懂的语言，按照“原理-公式-程序”的方式，对强化学习的基础知识进行了详细讲解。书中先让大家从熟悉的“平均值计算”作为切入点，学习强化学习的基本概念，然后结合实例学习了函数近似方法、深度强化学习的原理和方法等，比较了各算法的特点和应用，并用Python和MATLAB两种语言进行了编程实现。
《强化学习算法入门》内容丰富，实践性强，特别适合高校人工智能相关专业学生，机器学习、深度学习工程师等学习强化学习算法。

第1章基于“平均”的强化学习的基本概念
1.0简介
1.1平均值与期望值
1.1.1平均值
1.1.2期望值
1.1.3期望值与平均值的关系
1.2平均值和价值
总结
1.3平均值和马尔可夫性
1.3.1平均值的计算公式及其变形
1.3.2逐次平均值表达和MP
1.4用平均值推导贝尔曼方程
1.4.1平均值表达和价值函数的引入
1.4.2决策型贝尔曼方程式的推导
1.4.3概率型贝尔曼方程式的推导
……