深度强化学习:基础、研究与应用 董豪等 著 9787121411885 董豪等 著著 京东价 ￥降价通知 累计评价 0 促销 展开促销 配送至 --请选择-- 支持 更多商品信息 璇律图书专营店 店铺星级 商品评价4.9 高 物流履约5.0 高 售后服务4.7 高 进店逛逛关注店铺 ...
研究人员将不断改进深度强化学习算法,提高模型的准确性、稳定性和可解释性。例如,通过引入新的神经网络结构或优化奖励机制,使模型能够更快地收敛到最优策略。另一方面,深度强化学习将与其他技术进行更深入的融合。如与迁移学习结合,让模型能够利用已有的知识快速适应新的任务和环境;与元学习结合,使模型能够学会如何学习...
这是因为在强化学习中,学习样本通过所应用的智能体策略探索得到的。当强化学习算法不能对一个具体任务工作时,你需要研究这个智能体是否已经探索到那些更好的轨迹。利用问题可能是由较低的样本效率、较差的价值函数拟合、价值函数较低的学习率、较差的策略网络学习效果等造成的。 首先质疑你的算法实现。应当在保证实现...
第6章 深度Q网络和Actor-Critic的结合6.1 简介深度Q网络(Deep Q-Network,DQN)算法是一种经典的离线策略方法。 它将Q-Learning算法与深度神经网络相结合,实现了从视觉输入到决策输出的端到端学习。然而, 虽然…
得益于 DeepMind AlphaGo 和 OpenAI Five 成功的案例,深度强化学习受到大量的关注,相关技术广泛应用于不同的领域。 本书分为三大部分,覆盖深度强化学习的全部内容。第一部分介绍深度学习和强化学习的入门知识、一些非常基础的深度强化学习算法及其实现细节,包括第 1～6 章。第二部分是一些精选的深度强化学习研究题目,...
2.1 强化学习基础概念 强化学习(Reinforcement Learning,RL)是一种机器学习方法,通过环境与行为之间的互动,让智能体逐步学习最佳的行为策略,从而达到最佳的奖励。强化学习的主要概念包括: 智能体(Agent):智能体是一个能够接收环境反馈并执行行为的实体。 环境(Environment):环境是智能体操作的空间,它可以提供环境状态和奖...
划线价:商品展示的划横线价格为参考价,并非原价,该价格可能是品牌专柜标价、商品吊牌价或由品牌供应商提供的正品零售价(如厂商指导价、建议零售价等)或其他真实有依据的价格;由于地区、时间的差异性和市场行情波动,品牌专柜标价、商品吊牌价等可能会与您购物时展示的不一致,该价格仅供您参考。 折扣:如无特殊说明,折...
当当网图书频道在线销售正版《深度强化学习:基础、研究与应用》,作者:董豪 等,出版社:电子工业出版社。最新《深度强化学习:基础、研究与应用》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:基础、研究与应用》,就上当当网。
本书分为三大部分,以尽可能覆盖深度强化学习所需要的全部内容。第一部分介绍深度学习和强化学习的入门知识、一些非常基础的深度强化学习算法及其实现细节,请见第1～6 章。 第二部分是一些精选的深度强化学习研究题目,请见第7～12 章,这些内容对准备开展深度强化学习研究的读者非常有用。