深度强化学习--算法原理与金融实践入门

作者: 谢文杰、周炜星

出版社: 清华大学出版社

出版日期: 2023-09-01

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简介

深度强化学习是人工智能和机器学习的重要分支领域,有着广泛应用,如AlphaGo和ChatGPT。本书作为该领域的入门教材,在内容上尽可能覆盖深度强化学习的基础知识和经典算法。全书共10章,大致分为4部分:第1部分(第1~2章)介绍深度强化学习背景(智能决策、人工智能和机器学习);第2部分(第3~4章)介绍深度强化学习基础知识(深度学习和强化学习);第3部分(第5~9章)介绍深度强化学习经典算法(DQN、AC、DDPG等);第4部分(第10章)为总结和展望。每章都附有习题并介绍了相关阅读材料,以便有兴趣的读者进一步深入探索。 本书可作为高等院校计算机、智能金融及相关专业的本科生或研究生教材,也可供对深度强化学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。

编辑推荐

深度强化学习——算法原理与金融实践入门,将算法原理与金融实践结合,让读者深入理解深度强化学习的原理

更多出版物信息
  • 版权: 清华大学出版社
  • 出版: 2023-09-01
  • 作者:谢文杰、周炜星
  • 更新: 2024-09-25
  • 书号:9787302641063
  • 中图:TP18
  • 学科:
    工学
    控制科学与工程
    工学
    计算机科学与技术
    交叉学科
    智能科学与技术

作者信息

谢文杰、周炜星

谢文杰,男,湖南浏阳人,应用数学博士,上海市晨光学者。现任职华东理工大学商学院金融学系副教授、硕士研究生导师、金融物理研究中心成员,主要研究复杂金融网络、机器学习、深度强化学习、金融风险管理等。获2016年度上海市自然科学奖二等奖(4/5),主持完成4项国家或省部级科研项目。 周炜星,男,浙江诸暨人。教育部青年长江学者、上海领军人才、教育部新世纪优秀人才、上海市曙光学者、上海市青年科技启明星。现任职于华东理工大学商学院、数学学院,二级教授,博士生导师,金融物理研究中心主任。现兼任中国优选法统筹法与经济数学研究会理事、风险管理分会副理事长,中国系统工程学会理事、金融系统工程专业委员会副主任,管理科学与工程学会理事、金融计量与风险管理分会副理事长,中国工业统计教学研究会金融科技与大数据技术分会副理事长,中国数量经济学会经济复杂性专业委员会副理事长,中国复杂性科学学会副理事长。主要从事金融物理学、经济物理学和社会经济系统复杂性研究,以及相关领域大数据分析。 张孜铭: 北京大学管理学硕士,新加坡国立大学金融工程 硕士,华中师范大学信息管理与信息系统、华中科技大学计算 机科学与技术双学士。未可知文化科技联合创始人,科技孵化 器 Quadratic Acceleration Quantum(QAQ)合伙 人,元宇宙教育 实验室智库专家,元宇宙前沿大讲堂特聘主理人。著有畅销书 《AIGC:智能创作时代》《WEB3.0:赋能数字经济新时代》。

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