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深度强化学习核心算法与应用 陈世勇 著 专业科技 文轩网
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深度强化学习核心算法与应用
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强化学习是实现决策智能的主要途径之一。经历数十年的发展,强化学习领域已经枝繁叶茂,技术内容纷繁复杂,这也为初学者快速入门造成障碍。 本书是一本深度强化学习领域的入门读物。全书分为四部分。部分主要阐述强化学习领域的基本理论知识;第二部分讲解深度强化学习常用算法的原理、各算法之间的继承与发展,以及各自的算法流程;第三部分总结深度强化学习算法在游戏、推荐系统等领域的应用;第四部分探讨了该领域存在的问题和发展前景。 本书适合对强化学习感兴趣的读者阅读。
陈世勇腾讯游戏AI研究中心不错算法研究员。毕业于南京大学机器学习与数据挖掘研究所,主要从事强化学习、分布式机器学习方面的研究工作,并在靠前很好会议和期刊上发表多篇论文。对于大规模强化学习在游戏AI和推荐系统领域的研究和落地有着丰富经验,负责了多款游戏的强化学习AI项目和“淘宝锦囊”强化学习推荐项目研发,参与了虚拟淘宝项目研发。苏博览新加坡国立大学博士,曾任职于腾讯游戏AI研究中心,参与了QQ飞车和斗地主游戏AI的研发,在靠前很好会议和期刊发null
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