本书主要介绍了多智能体机器人强化学习的相关内容。全书共6章,首先介绍了几种常用的监督式学习方法,在此基础上,介绍了单智能体强化学习中的学习结构、值函数、马尔科夫决策过程、策略迭代、时间差分学习、Q学习和资格迹等概念和方法。然后,介绍了双人矩阵博弈问题、多人随机博弈学习问题,并通过3种博弈游戏详细介绍了纳...
多智能体机器学习:强化学习方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 具体描述 编辑推荐 适读人群 :事机器学习、多智能体协同控制等领域的工程技术人员,高等院校相关专业本科生、研究生以及教师 “多智能体”——一般专指多智能体系统( Multi Agent System,MAS)或多智能体技术( Multi Agent Technology,MAT)。多智能体...
《多智能体机器学习:强化学习方法》共6章,首先介绍了几种常用的监督式学习方法,在此基础上,介绍了单智能体强化学习中的学习结构、值函数、马尔科夫决策过程、策略迭代、时间差分学习、Q学习和资格迹等概念和方法。然后,介绍了双人矩阵博弈问题、多人随机博弈学习问题,并通过3种博弈游戏详细介绍了纳什均衡、学习算法、...
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多智能体机器学习--强化学习方法 2024 pdf epub mobi 电子书 著者简介 Howard M.Schwartz 博士,在加拿大魁北克蒙特利尔的麦吉尔大学获得工学学士学位,在美国马萨诸塞州剑桥麻省理工学院获得硕士和博士学位,现为加拿大渥太华卡尔顿大学系统与计算机工程系的教授,研究领域包括自适应和智能控制系统、机器人、机器学习、多智...
百度网盘多智能体机器学习：强化学习方法高清在线观看 https://pan.baidu.com/s/1jrGeAVIHnDPX_UPZvBeibw?pwd=1234 提取码：1234 内容简介 本书主要介绍了多智能体机器人强化学习的相关内容。全书共6章，首先介绍了几种常用的监督式学习方法，在此基础上，介绍了单智能体强化学习中的学习结构、值函数...
《多智能体机器学习:强化学习方法》主要介绍了多智能体机器人强化学习的相关内容。全书共6章,首先介绍了几种常用的监督式学习方法,在此基础上,介绍了单智能体强化学习中的学习结构、值函数、马尔科夫决策过程、策略迭代、时间差分学习、Q学习和资格迹等概念和方法。然后,介绍了双人矩阵博弈问题、多人随机博弈学习问题,...
强化学习如何入门 | 强化学习是一种机器学习方法,它涉及到智能体在环境中通过与环境互动来学习最优行为的领域。以下是一些入门强化学习的建议: 1. 学习基础知识:强化学习涉及到许多概念和术语,因此需要掌握这些基础知识,例如MDP(马尔可夫决策过程),值迭代,策略迭代等。