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深度强化学习的(DeepReinforcementLearning,DRL)是深度学习的算法和强化学习的算法的巧妙结合,它是一种新兴的通用人工智能算法技术,也是机器学习的的前沿技术,DRL算法潜力无限,AlphaGo是目前该算法相当成功的使用案例。DRL算法以马尔科夫决策过程为基础,是在深度学习的强大的非线性函数的拟合能力下构成的一种增强算法。深度强化学习的算法主要包括基于动态规划(DP)的算法以及基于策略优化的算法,本书的目的就是要把这两种主要的算法(及设计技巧)讲解清楚,使算法研究人员能够熟练地掌握。《揭秘深度强化学习的人工智能机器学习的技术丛书》共0章,首先以AlphaGo在围棋大战的伟大事迹开始,引起对人工智能发展和现状的介绍,进而介绍深度强化学习的的基本知识。然后分别介绍了强化学习的(重点介绍蒙特卡洛算法和时序差分算法)和深度学习
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