reinforcement learning 2ed
时间: 2023-10-04 19:01:39 浏览: 44
《强化学习(第二版)》是一本关于强化学习的书籍。强化学习是一种机器学习方法,通过与环境的交互,学习如何在给定环境中做出最优决策。这本书是Richard S. Sutton和Andrew G. Barto的经典著作,第二版对第一版进行了更新和扩展。
这本书从强化学习的基本概念开始介绍,包括马尔科夫决策过程、值函数、策略以及贝尔曼方程等。然后,书中详细介绍了不同的强化学习算法,包括动态规划、蒙特卡洛方法、时序差分学习和函数逼近等。此外,书中还对探索与利用、强化学习的近似方法、政策梯度等内容进行了深入讲解。
第二版对第一版的改进在于增加了新的材料和案例研究,以反映出强化学习领域的最新发展。这本书的重点是理论和算法,深入解释了强化学习中的核心思想和方法。此外,书中还涵盖了一些应用案例,如棋类游戏、机器人控制等,以帮助读者更好地理解和应用所学内容。
这本书不仅适用于计算机科学和人工智能领域的学生和研究人员,也适合对强化学习感兴趣的读者。它以清晰的语言和直观的例子讲解了复杂的理论和算法,让读者能够轻松地理解和应用强化学习的方法。
总之,《强化学习(第二版)》是一本权威且全面的强化学习参考书籍,通过对基础理论和算法的深入讲解,帮助读者获得强化学习的深入理解,并能够在实际应用中灵活运用。
相关问题
Reinforcement Learning
Reinforcement Learning (RL) is a type of machine learning where an agent learns to perform a task by interacting with an environment. The agent receives feedback in the form of rewards or punishments for its actions, and its goal is to learn the best way to maximize the rewards it receives over time.
RL algorithms typically involve a trial-and-error process, where the agent takes actions in the environment, receives a reward signal, and updates its behavior based on that reward signal. Over time, the agent should learn to take actions that lead to higher rewards.
RL has been successfully applied to a wide range of problems, from playing games like Go and chess to controlling robots and autonomous vehicles. It has also been used to optimize business processes and improve healthcare outcomes.
reinforcement learning
强化学习是一种通过奖励来学习的机器学习方法,主要用于处理那些具有目标,但又难以直接建立模型的问题。它可以让计算机通过不断地尝试和学习,来达到最终目标。强化学习的一个典型例子是让一个计算机控制的机器人学会走路。