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强化学习的数学原理
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：赵世钰|责编:郭赛出版社：清华大学
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。本书面向对强化学习感兴趣的本科生、研究生、研究人员和企业研究所从业者。它不需要读者有任何关于强化学习的背景，因为它会从最基本的概念开始介绍。如果读者已经有一些强化学习的背景，这本书也可以帮助他们更深入地理解一些问题或者带来新的视角。本书要求读者具备一定的概率论和线性代数知识。本书的附录中包含了一些必需的数学基础知识。
售价：43.20

深度强化学习原理与实践
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：陈喆|责编:白立军//常建丽出版社：清华大学
本书从原理的角度，力求讲解清楚深度学习、强化学习、深度强化学习中的一些精选方法，并从实践的角度，通过一系列循序渐进的原创实验，引领读者独立编程实现这些方法，以期为读者精通深度强化学习并应用深度强化学习方法解决实际问题奠定坚实基础。本书不仅适合计算机科学与技术、人工智能、物联网工程、数据科学与大数据、软件工程、通信工程、电子信息、机器人工程、自动化、智能制造等相关专业高年级本科生及研究生教学与自学使用，也适合机器学习等领域的从业者、科研人员及爱好者自学与参考使用。
售价：23.60

深度强化学习/图灵原创
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：王树森//黎彧君//张志华|责编:刘美英出版社：人民邮电
丛书项：图灵原创
本书基于备受读者推崇的王树森“深度强化学习”系列公开视频课，专门解决“入门深度强化学习难”的问题。本书的独特之处在于：第一，知识精简，剔除一切不必要的概念和公式，学起来轻松；第二，内容新颖，聚焦近10年深度强化学习领域的突破，让你一上手就紧跟最新技术。本书系统讲解深度强化学习的原理与实现，但不回避数学公式和各种模型，原创100多幅精美插图，并以全彩印刷展示。简洁清晰的语言+生动形象的图示，助你扫除任何可能的学习障碍！本书内容分为五部分：基础知识、价值学习、策略学习、多智能体强化学习、应用与展望，涉及DQN、A3C 、TRPO、DDPG、 AlphaGo等。本书面向深度强化学习入门读者，助你构建完整的知识体系。学完本书，你能够轻松看懂深度强化学习的实现代码、读懂该领域的论文、听懂学术报告，具备进一步自学和深挖的能力。
售价：51.92

图强化学习(原理与实践入门)
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：编者:谢文杰//周炜星|责编:杜杨//申美莹出版社：清华大学
图强化学习是深度强化学习的重要分支领域。本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能覆盖图强化学习的基础知识，并提供应用实践案例。全书共10章，大致分为三部分：第一部分（第1～3章）介绍图强化学习研究对象（复杂系统、图和复杂网络）；第二部分（第 4～7章）介绍图强化学习基础知识（图嵌入、图神经网络和深度强化学习）；第三部分（第8～10章）介绍图强化学习模型框架和应用实践案例，并进行总结和展望。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、图数据挖掘及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对图强化学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。
售价：27.60

强化学习入门(从原理到实践)
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：编者:叶强//闫维新//黎斌|责编:迟振春出版社：机械工业
强化学习主要研究的问题是：具有一定思考和行为能力的个体在与其所处的环境进行交互的过程中，通过学习策略达到收获最大化或实现特定的目标。本书以理论和实践相结合的形式深入浅出地介绍强化学习的历史、基本概念、经典算法和一些前沿技术，共分为三大部分：第一部分（第1～5章）介绍强化学习的发展历史、基本概念以及一些经典的强化学习算法；第二部分（第6～9章）在简要回顾深度学习技术的基础上着重介绍深度强化学习的一些前沿实用算法；第三部分（第10章）以五子棋为例详细讲解战胜了人类顶级围棋选手的Alpha Zero算法的核心思想。对于本书介绍的每一个经典算法，我们都结合了一定的应用场景，详细介绍如何用Python代码来实现。本书既可以作为计算机专业高年级本科生及硕士生关于人工智能领域的入门参考读物，也可以作为对人工智能技术（特别是强化学习技术）感兴趣的人员理解强化学习思想的补充读物。
售价：31.60

强化学习的数学原理(英文版)
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：赵世钰|责编:郭赛出版社：清华大学
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。
售价：47.20

深度强化学习(算法原理与金融实践入门)
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：编者:谢文杰//周炜星|责编:杜杨出版社：清华大学
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。
售价：27.60

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