《深度强化学习落地指南》适合所有对深度强化学习落地过程感兴趣的读者参考和借鉴,也可作为新手入门的指导性提纲。 作者简介 ··· 魏宁,本科和硕士分别毕业于西安交通大学和中国科学院大学计算机专业,在国际顶级会 议和期刊上发表多篇学术论文,曾就职于德国KUKA Robotics从事协作机器人智能应用研发工作,目前在海康威视...
√《深度强化学习落地指南》囊括了作者对强化学习应用落地的全新思考" 本书从工业界一线算法工作者的视角,对深度强化学习落地实践中的工程经验和相关方法论做出了深度思考和系统归纳。本书跳出了原理介绍加应用案例的传统叙述模式,转而在横向上对深度强化学习落地过程中的核心环节进行了完整复盘。主要内容包括需求分析和算...
总的来说,Model-Based 强化学习试图通过利用模型来规划更有效的策略,而 Model-Free 强化学习则更专注于从实际交互中学习适应性策略。选择使用哪种方法通常取决于任务的性质、可用的资源和对模型准确性的需求。 **Model_Based构建一个环境模型,这个模型描述了智能体在环境中行动后状态的转移概率以及可能的奖励,Model_f...
《深度强化学习落地指南》作者:电子工业出版社,出版社:2021年8月 第1版,ISBN:109.00。本书从工业界一线算法工作者的视角,对深度强化学习落地实践中的工程经验和相关方法论做出了深度思考和系统
当当网图书频道在线销售正版《深度强化学习落地指南》,作者:魏宁,出版社:电子工业出版社。最新《深度强化学习落地指南》简介、书评、试读、价格、图片等相关信息,尽在DangDang.com,网购《深度强化学习落地指南》,就上当当网。
这里主要是体现各方法、各模块协同合作的思想。对于一个落地应用来说,往往能按照功能分为多个模块(包括一个主模块和多个次模块),在实践过程中可以把核心模块中定义为强化学习问题的交给DRL解决,其他模块可以根据自身特点再分别选择各自合适的算法,从而组成一整个决策系统。如下图麻将AI Suphx所示: ...
今天要给大家介绍的书是深度强化学习落地指南,本书是海康威视研究院任算法专家工作总结,对强化学习落地实践中的工程经验和相关方法进行了系统归纳。 本书内容 本书一共分为7章,包括强化学习的需求分析和算法选择的方法,动作空间、状态空间和回报函数设计的理念,训练调试和性能冲刺的技巧等。
这里主要是体现各方法、各模块协同合作的思想。对于一个落地应用来说,往往能按照功能分为多个模块(包括一个主模块和多个次模块),在实践过程中可以把核心模块中定义为强化学习问题的交给DRL解决,其他模块可以根据自身特点再分别选择各自合适的算法,从而组成一整个决策系统。如下图麻将AI Suphx所示: ...
今天要给大家介绍的书是深度强化学习落地指南,本书是海康威视研究院任算法专家工作总结,对强化学习落地实践中的工程经验和相关方法进行了系统归纳。 本书内容 本书一共分为7章,包括强化学习的需求分析和算法选择的方法,动作空间、状态空间和回报函数设计的理念,训练调试和性能冲刺的技巧等。