《多智能体机器学习：强化学习方法》是2019年12月机械工业出版社出版的图书，作者是（加）霍华德M施瓦兹。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、马尔科夫决策过程、策略迭代、时间差分...
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什均衡、学习算法、学习自动机、滞后锚算法等内容,...
《多智能体机器学习:强化学习方法》对于研究人员、研究生和从事多智能体学习的相关人员以及在电子和计算机工程、计算机科学以及机械和航空工程领域的相关人员非常有用。 在现有的机器学习书籍中,较少有以强化学习的方法对多智能体机器学习进行描述的,而有关强化学习的内容,也往往只是在某些专业的机器学习书籍中在个别章节...
《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、...
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什均衡、学习算法、学习自动机、滞后锚算法等内容,...
六、基于值函数的单智能体强化学习 6.1 强化学习基础 6.2 Model-based 方法：马尔科夫决策过程，动态规划求解 6.3 Model-free方法：蒙特卡洛，时序差分，Q-learning 6.4 深度强化学习实例：Atari，Alpha Go 七、多智能体强化学习（一）7.1 多智能体强化学习介绍及基本概念 7.2 值迭代与策略迭代 7.3 均衡...
深度强化学习与多智能体强化学习 第三课 -xurunnan- 4413 8 41:10 上海交大张伟楠强化学习课程第1讲:强化学习简介II 张伟楠SJTU 1291 2 1:02:34 深度强化学习与多智能体强化学习 第八课 -xurunnan- 4936 1 6:51:46 【强化学习玩游戏】强化学习轮足机器人控制器,PPO算法原理+公式推导,月球登陆...
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什均衡、学习算法、学习自动机、滞后锚算法等内容,...
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...