强化学习的数学原理(英文版)

作者: 赵世钰

出版社: 清华大学出版社

出版日期: 2024-07-01

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简介

本书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,然后推广到基于模型的和无模型的强化学习算法,最后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引入概念、分析问题、分析算法,并不强调算法的编程实现。本书不要求读者具备任何关于强化学习的知识背景,仅要求读者具备一定的概率论和线性代数的知识。如果读者已经具备强化学习的学习基础,本书可以帮助读者更深入地理解一些问题并提供新的视角。本书面向对强化学习感兴趣的本科生、研究生、研究人员和企业或研究所的从业者。

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·从零开始到透彻理解,知其然并知其所以然; ·本书在GitHub收获2000+星; ·课程视频全网播放超过80万; ·国内外读者反馈口碑爆棚; ·教材、视频、课件三位一体。

更多出版物信息
  • 版权: 清华大学出版社
  • 出版: 2024-07-01
  • 作者:赵世钰
  • 更新: 2025-05-28
  • 书号:9787302658528
  • 中图:TP181
  • 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