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Reinforcement Learning

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Richard S. Sutton
The MIT Press
1998-03-01
342
USD 60.00
Hardcover
Adaptive Computation and Machine Learning
9780262193986

图书标签: 机器学习  强化学习  人工智能  AI  Reinforcement  计算机科学  增强学习  计算机   


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发表于2024-05-11

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图书描述

Reinforcement learning, one of the most active research areas in artificial intelligence, is a computational approach to learning whereby an agent tries to maximize the total amount of reward it receives when interacting with a complex, uncertain environment. In Reinforcement Learning, Richard Sutton and Andrew Barto provide a clear and simple account of the key ideas and algorithms of reinforcement learning. Their discussion ranges from the history of the field's intellectual foundations to the most recent developments and applications. The only necessary mathematical background is familiarity with elementary concepts of probability.The book is divided into three parts. Part I defines the reinforcement learning problem in terms of Markov decision processes. Part II provides basic solution methods: dynamic programming, Monte Carlo methods, and temporal-difference learning. Part III presents a unified view of the solution methods and incorporates artificial neural networks, eligibility traces, and planning; the two final chapters present case studies and consider the future of reinforcement learning.

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用户评价

评分

easy reading, basic intuitions of reinforcement learning .

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配合David Silver的课程看的电子书,数学上配合Algorithms for reinforcement learning那本看的,有一些计划中的章节似乎没还没写完,但对于基本的几种方法,dynamic programming, Monte Carlo和TD都写得很容易理解,读一遍算是对这一领域有一个初步的了解,有一些新的发展可以参考David Silver的课程ppt

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啃了一遍,觉得很难用在现在的东西上...

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easy reading, basic intuitions of reinforcement learning .

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配合David Silver的课程看的电子书,数学上配合Algorithms for reinforcement learning那本看的,有一些计划中的章节似乎没还没写完,但对于基本的几种方法,dynamic programming, Monte Carlo和TD都写得很容易理解,读一遍算是对这一领域有一个初步的了解,有一些新的发展可以参考David Silver的课程ppt

读后感

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http://incompleteideas.net/book/the-book-2nd.html 有 第二版的 PDF(http://incompleteideas.net/book/bookdraft2018jan1.pdf) ,还有 Python 实现(https://github.com/ShangtongZhang/reinforcement-learning-an-introduction)。  

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可以在线阅读,还不错的 我还没仔细读,先把网址公布出来,大家一起学习 http://webdocs.cs.ualberta.ca/~sutton/book/ebook/the-book.html  

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这是一本极好的书,不仅能使你对强化学习有精确、透彻的理解,更能够提升你的思维层次。 接触人工智能领域6年多了,用过统计学习和深度学习做过一些项目。目前,David Silver的教学视频已经过完,这本书读到了第10章(第二版)。下面说一下个人浅陋的理解。 目前应用最广泛的监...

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http://incompleteideas.net/book/the-book-2nd.html 有 第二版的 PDF(http://incompleteideas.net/book/bookdraft2018jan1.pdf) ,还有 Python 实现(https://github.com/ShangtongZhang/reinforcement-learning-an-introduction)。  

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可以在线阅读,还不错的 我还没仔细读,先把网址公布出来,大家一起学习 http://webdocs.cs.ualberta.ca/~sutton/book/ebook/the-book.html  

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