强化学习 (荷)马可·威宁(Marco Wiering),(荷)马丁·范·奥特罗(Martijn Van Otterlo 全国三仓发货,物流便捷,下单秒杀,欢迎选购!
¥35.00定价:¥77.37 (4.53折)
预订 Reinforcement Learning 9783642446856 海外仓库发货,通常付款后4-9周到货!
图书信息 书号: 9783642446856 作者: Marco Wiering 装帧: 平装-胶订 页数: 638页 出版社: Springer 尺寸: 0.9 x 0.6 x 0.2 cm 出版日期: 2014-04-16 重量: 2g 语种: 其它(含多语) 内容简介 This book presents up-to-date information on the main contemporary sub-fields o
¥2439
强化学习 “强化学习教父”Richard Sutton作序推荐!17位领域专家联袂贡献,全面描绘强化学习!涵盖经典强化学习的完整内容,系统梳理强化学习的相关理论和知识。
读者对象: 人工智能领域的研究者、高端技术人员、研究生、学者 编辑推荐: 1.本书由17位不同领域的专家对强化学习进行了深入而完整的描述,涉及基础理论到高效解决方案框架的各个方面,反映了强化学习主要子领域的研究进展。 2.本书涵盖经典强化学习的完整内容,甚至包括作为深度强化学习萌芽的重要成果DFQ。对于想在强化学习领域进行创新研究的学者而言,本书有助于了解强化学习的发展历史和重要成果,进而找到更有价值的研究课题。 3.本书组织精巧,内容安排呈递增性,同时又保持各部分的相对独立,方便读者根据自己的兴趣研读相关章节。 4.本书坚持围绕前沿性和开放性问题,作者在大胆发表自己的真知灼见的同时,不忘客观地反思当前的不足,便于读者辩证地了解领域的发展,跟上领域发展的脚步。
¥89.20定价:¥119.00 (7.5折)
【预订】The Languages of the Modes: Studies in the History 美国库房发货,通常付款后3-5周到货!
¥1570
海外直订The Language of the Modes: Studies in the History of Pol
¥573.00
明星店铺 中华商务进口图书旗舰店
海外直订Reinforcement Learning: State-Of-The-Art 强化学习:最新技术
¥3618
明星店铺 中华商务进口图书旗舰店
海外直订Reinforcement Learning: State-Of-The-Art 强化学习:最新进展
¥3618
明星店铺 中华商务进口图书旗舰店
海外直订The Doyayo Language: Selected Studies Doyayo语言:精选研究
¥330.00
明星店铺 中华商务进口图书旗舰店
预订 Reinforcement Learning: State-Of-The-Art [ISBN:9783642446 【全球购】进口原版图书,约5-8周到达国内后发出
¥2791
预订 Reinforcement Learning 9783642276446 海外仓库发货,通常付款后4-9周到货!
图书信息 书号: 9783642276446 作者: Marco Wiering 装帧: 精装 页数: 638页 出版社: Springer 尺寸: 0.9 x 0.6 x 0.2 cm 出版日期: 2012-03-14 重量: 2g 语种: 其它(含多语) 内容简介 This book presents up-to-date information on the main contemporary sub-fields of reinf
¥3404
【预订】Reinforcement Learning 9783642276446 美国库房发货,通常付款后3-5周到货!
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9783642276446 Author 作者 Wiering Format 版本 精装 Pages Number 页数 638页 Publication Date 出版日期 2012-03-14 Shipping Weight 商品重量 1166g Language 语种 英语 Book Contents 内容简介 Reinforcement learning encompasses both a science of adaptive behavior of rational beings in uncertain environments and a computational methodology for finding optimal behaviors for challenging problems in control, optimization and adaptive behavior of intelligent agents. As a field, reinforcement learning has progressed tremendously in the past decade.The main goal of this book is to present an up-to-date series of survey articles on the main contemporary sub-fields of reinforcement learning. This includes surveys on partially observable environments, hierarchical task decompositions, relational knowledge representation and predictive state representations. Furthermore, topics such as
¥3316