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题名/责任者:

强化学习的数学原理/赵世钰著

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2025.04

ISBN及定价:

978-7-302-68567-8/CNY108.00

载体形态项:

XX, 271页:图;26cm

并列正题名:

Mathematical foundations of reinforcement learning

个人责任者:

赵世钰 著

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

相关题名附注:

英文题名取自封面

责任者附注:

赵世钰, 西湖大学人工智能系特聘研究员, 智能无人系统实验室负责人, 国家海外高层次人才引进计划青年项目获得者 ; 本硕毕业于北京航空航天大学, 博士毕业于新加坡国立大学, 曾任英国谢菲尔德大学自动控制与系统工程系Lecturer ; 致力于研发有趣、有用、有挑战性的下一代机器人系统, 重点关注多机器人系统中的控制、决策与感知等问题。

书目附注:

有书目 (第265-271页)

提要文摘附注:

本书将从强化学习最基本的概念开始介绍, 将介绍基础的分析工具包括贝尔曼公式和贝尔曼最优公式, 之后会推广到基于模型的和无模型的强化学习算法, 最后会推广到基于函数逼近的强化学习方法。本书强调从数学的角度接引入概念、分析问题、分析算法。并不强调算法的编程实现, 因为目前已经有很多这方面的书籍, 本书将不再重复造轮子。

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