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作者：(美) 埃内斯·比尔金, Enes Bilgin, 朱小虎, 汪莉娟, 张韩昊帝
出版社：机械工业出版社
出版时间：2023
ISBN：978-7-111-73489-5
索书号：TP312PY/130
分类号：TP312PY
页数：XV, 348页
价格：129.00
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本书分为四部分。第一部分涵盖强化学习的必要背景, 包括定义、数学基础和强化学习解决方案的概述 ; 第二部分深入介绍最先进的强化学习算法, 包括每种算法的优缺点 ; 第三部分介绍强化学习中的高级技术, 包括机器教学、泛化和域随机化、元强化学习等主题, 还涵盖强化学习中有助于改进模型的各种高级主题 ; 第四部分讲解强化学习的各种应用, 例如自主系统、供应链管理、营销和金融、智慧城市与网络安全等, 并讨论强化学习领域的一些挑战及未来方向。