Reinforcement Learning 在线电子书 pdf 下载 txt下载 epub 下载 mobi 下载 2025

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Richard S. Sutton 作者

The MIT Press

译者

1998-03-01 出版日期

342 页数

USD 60.00 价格

Hardcover

Adaptive Computation and Machine Learning 丛书系列

9780262193986 图书编码

Reinforcement Learning 在线电子书图书标签: 机器学习强化学习人工智能 AI Reinforcement 计算机科学增强学习计算机

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发表于2025-03-03

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Reinforcement Learning 在线电子书用户评价

评分☆☆☆☆☆

介绍性较强,实用性不够,是把整个RL历史和所有的算法都介绍了一遍,但实际上Q-learning已经占据统治地位,前面的两章算是铺垫. 要看实际的例子和代码还是去看 AI- modern approach.

评分☆☆☆☆☆

经过一个多月的奋战终于看完了，感觉讲得太天马行空了。就算已经有了点基础知识了，看起来还是很难 follow。

评分☆☆☆☆☆

快速的看过 Part 1 和 Part 2，配合 David Silver 的课程一起看的

评分☆☆☆☆☆

当做资料翻了一下章节，很全面，可以当工具书查查。

评分☆☆☆☆☆

18书2. 太精彩了，这样的书才叫深入浅出。

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Reinforcement Learning 在线电子书图书描述

Reinforcement learning, one of the most active research areas in artificial intelligence, is a computational approach to learning whereby an agent tries to maximize the total amount of reward it receives when interacting with a complex, uncertain environment. In Reinforcement Learning, Richard Sutton and Andrew Barto provide a clear and simple account of the key ideas and algorithms of reinforcement learning. Their discussion ranges from the history of the field's intellectual foundations to the most recent developments and applications. The only necessary mathematical background is familiarity with elementary concepts of probability.The book is divided into three parts. Part I defines the reinforcement learning problem in terms of Markov decision processes. Part II provides basic solution methods: dynamic programming, Monte Carlo methods, and temporal-difference learning. Part III presents a unified view of the solution methods and incorporates artificial neural networks, eligibility traces, and planning; the two final chapters present case studies and consider the future of reinforcement learning.

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