书目详细信息
： 强化学习:基础·理论·前沿
书目信息 机读格式(MARC)
| ISBN/价格： | 978-7-5766-2297-3:CNY69.00 |
|---|---|
| 作品语种： | chi |
| 出版国别： | CN 320000 |
| 题名责任者项： | 强化学习/.白文松,张超著 |
| 出版发行项： | 南京:,东南大学出版社:,2025 |
| 载体形态项： | 238页:;+图:;+26cm |
| 相关题名附注： | 封面英文题名:Reinforcement learning: foundations, theory, frontiers |
| 提要文摘： | 本书系统地介绍了强化学习的理论基础、经典算法与前沿技术,内容涵盖从基本概念到最新研究进展的完整体系。全书共九章,前半部分包括马尔可夫决策过程、值迭代与策略迭代、策略梯度、价值学习、深度确定性策略梯度等核心方法,同时介绍了采样技术与重参数化方法,以及模仿学习中的行为克隆、逆强化学习和对抗式模仿学习等策略。后半部分聚焦于前沿领域,涵盖值分布式强化学习、元强化学习、增量强化学习等方向,并在最后探讨了大模型在强化学习中的应用与发展潜力、本书兼具理论深度与应用广度,是理解和掌握强化学习的理想参考资料。 |
| 并列题名： | Reinforcement learning eng |
| 题名主题： | 机器学习 |
| 中图分类： | TP181 |
| 个人名称等同： | 白文松 著 |
| 个人名称等同： | 张超 著 |
| 记录来源： | CN WXLS 20251128 |