1.计算机科学或工程专业的学生:这些学生通常有扎实的数学和编程基础,强化学习作为人工智能的一个重要方向,对他们的专业发展和学术研究具有重要意义,计算机科学方向的学生应该要了解它。。 2.数据科学家和机器学习工程师:对于那些已经在工作中使用机器学习技术,并且希望扩展其技能集以包含更高级的算法,如强化学习的人来说...
深度学习“鱼书”经典教程系列第4部,搭配丰富的图、表、代码示例,详细讲解强化学习,基于Python实现,提供实际代码,边实践边学习。 作者:[日]斋藤康毅出版社:人民邮电出版社出版时间:2024年08月 手机专享价 ¥ 当当价降价通知 ¥86.70 定价 ¥109.80 ...
强化学习（Reinforcement Learning，RL），又被称为激励学习、评价学习或者增强学习，是机器学习的范式和方...
深度学习入门4:强化学习 作者:(日)斋藤康毅|译者:郑明智出版社:人民邮电出版时间:2024年08月 手机专享价 ¥ 当当价降价通知 ¥84.55 定价 ¥109.80 配送至 浙江杭州市 至北京市东城区 服务 由“博库网旗舰店”发货,并提供售后服务。 博库网旗舰店明星店铺...
第1章 深度学习入门 1.1 简介 深度强化学习是基于深度学习模型,即深度神经网络,来利用大数据和高性能计算强大优势的。我 们可以大致将深度学习模型分为以下两大类。 判别模型用于建模条件概率p(y|x),其中x代表输入数据,而y代表输出目标。也就是说,判别模型基于输入数据x,预测相对应的标签y。
13. 多智能体强化学习(1_2):基本概念++Multi-Agent+Reinforcement+Learning 18:37 14. 多智能体强化学习(2_2):三种架构++Multi-Agent+Reinforcement+Learning 18:37 15. 策略梯度中的Baseline+(1_4) 09:48 16. REINFORCE+with+Baseline+(策略梯度中的Baseline+2_4) 11:26 17. A2C+方法+(策略梯度...
第三代强化学习(2000年-2010年):这一阶段的强化学习主要关注基于数据的算法,如Deep Q-Network(深度Q网络)、Policy Gradient(策略梯度)等。 第四代强化学习(2010年至今):这一阶段的强化学习主要关注深度强化学习,结合了深度学习和强化学习的优点,实现了在复杂环境下的智能决策。
【整整600集】上海交大和腾讯终于把机器学习与深度学习,讲明白了!学不会我退出B站!强化学习|人工智能|AI|神经网络 11.9万 -- 32:27 App Transformer被取代!微软、清华最新推出RetNet模型:成本低、速度快、性能强,号称秒杀Transformer模型?(人工智能/深度学习/计算机视觉) 2726 21 2:39:40 App 深度学习环境配置...
把强化学习分成三层多种元素：基础元素：智能体（Agent）、环境（Environment）、目标（Goal）智能体是指...
深度学习入门4:强化学习 作者:(日)斋藤康毅|译者:郑明智出版社:人民邮电 定价109.80 售价¥86.43 活动 特价 配送至 浙江杭州 免邮费 销量请登录后刷新查看 库存请登录后刷新查看 立即购买 服务正品保证七天无理由退换货赠送86积分...