作者: 【加】Richard S. Sutton(理查德·桑顿) / 【美】Andrew G. Barto(安德鲁·巴图) 著
出版社: 电子工业出版社
出品方: 博文视点
原作名: Reinforcement Learning: An Introduction Second edition
译者: 俞凯 等
出版年: 2019-9
页数: 548页
定价: 168.00元
装帧: 平装
丛书: 智源人工智能丛书
ISBN: 9787121295164
《强化学习(第2版)》作为强化学习思想的深度解剖之作,被业内公认为是一本强化学习基础理论的经典著作。它从强化学习的基本思想出发,深入浅出又严谨细致地介绍了马尔可夫决策过程、蒙特卡洛方法、时序差分方法、同轨离轨策略等强化学习的基本概念和方法,并以大量的实例帮助读者理解强化学习的问题建模过程以及核心的算法细节。《强化学习(第2版)》适合所有对强化学习感兴趣的读者阅读、收藏。