1、封面介绍
2、出版时间
2024年6月
3、内容介绍
近年来，深度强化学习成为关注的热点。在自动驾驶、棋牌游戏、分子重排和机器人等领域，计算机程序能够通过强化学习，理解以前被视为超级困难的问题，取得了令人瞩目的成果。在围棋比赛中，AlphaGo接连战胜樊麾、李世石和柯洁等人类冠军。深度强化学习从生物学和心理学领域的研究中受到启发。生物学激发了人工神经网络和深度学习的出现，而心理学研究人和动物如何学习，如何通过正负刺激来强化目标行为。了解了强化学习如何指导机器人行走时，我们不禁联想到儿童如何在玩中学习。动物行为和大脑结构可作为新的科学和工程蓝图。计算机似乎真正具备了人类的某些行为特征，深度强化学习技术成为实现AI梦想的核心。本书恰到好处地介绍了深度强化学习领域的技术细节，可作为AI研究生课程的教材。本书讲解全面，涵盖深度Q-learning的基本算法，乃至多智能体强化学习和元学习等高级主题。
4、推荐理由
本书恰到好处地介绍了深度强化学习领域的技术细节，可作为AI研究生课程的教材。本书讲解全面，涵盖深度Q-learning的基本算法，乃至多智能体强化学习和元学习等高级主题。
5、作者简介
Aske Plaat是荷兰莱顿大学的数据科学教授，兼任莱顿高级计算机科学研究所(LIACS)主任。Aske是莱顿数据科学中心(LCDS)的联合创始人，发起了跨学科研究项目“社会、人工智能与生命科学”(SAILS)。Aske的研究领域包括强化学习、可扩展的组合推理算法、游戏和自学习系统。
6、下载链接
本电子书可以提供下载，下载方式请移步：http://www.hbase.cn/archives/1147.html
