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深入浅出强化学习原理入门 中文pdf完整版[112MB] 含源代码

  • 软件大小0 Bytes
  • 软件语言简体中文
  • 软件类型电子书
  • 软件授权免费软件
  • 更新时间2019-02-25
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  • 应用?#25945;XP/Win7/Win8/Win10
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深入浅出强化学习原理入门 中文pdf完整版[112MB] 含源代码软件介绍

深入浅出强化学习原理入门用通俗易懂的语言深入浅出地介绍了强化学习的基本原理覆盖了传统的强化学习基本方法和当前炙手可热的深度强化学习方法开篇从最基本的马尔科夫决策过程入手将强化学习问题纳入到严谨的数学框架中接着阐述了解决此类问题最基本的方法动态规划方法并从中总结出解决强化学习问题的基本思路交互迭代策略评估和策略?#32435;ơ?br/>
基于这个思路分别介绍了基于值函数的强化学习方法和基于直接策略搜索的强化学习方法最后介绍了逆向强化学习方法和近年具有代表性比较前沿的强化学习方法

除了系统地介绍基本理论书中还介绍了相应的数学基础和编程实例因此深入浅出强化学习原理入门既适合零基础的人员入门学习也适合相关科研人员作为研究参考

目录
1 绪论 1
第一篇 强化学习基础 17
2 马尔科夫决策过程 18
3 基于模型的动态规划方法 36
第二篇 基于值函数的强化学习方法 57
4 基于?#21830;?#21345;罗的强化学习方法 58
5 基于时间差分的强化学习方法 75
6 基于值函数?#24179;?#30340;强化学习方法 88
第三篇 基于直接策略搜索的强化学习方法 125
7 基于策略梯度的强化学习方法 126
8 基于置信域策略优化的强化学习方法 142
9 基于?#33539;?#24615;策略搜索的强化学习方法 165
10 基于引导策略搜索的强化学习方法 171
第四篇 强化学习研究及前沿 185
11 逆向强化学习 186
12 组合策略梯度和值函数方法 202
13 值迭代网络 207
14 基于模型的强化学习方法PILCO及其扩展 214
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