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商品簡介
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本書詳細介紹了強化學習的理論推導、算法細節。全書共12章，包括強化學習概述、馬爾可夫決策過程、退化的強化學習問題、環境已知的強化學習問題、基於價值的強化學習算法、基於策略的強化學習算法、AC型算法、基於模型的強化學習算法等相關知識。本書系統性強、概念清晰，內容簡明通俗。除了側重於理論推導，本書還提供了許多便於讀者理解的例子，以及大量被實踐證明有效的算法技巧，旨在幫助讀者進一步瞭解強化學習領域的相關知識，提升其現實中的工程能力。本書可作為高等院校數學、計算機、人工智能等相關專業的強化學習教材，但需要有機器學習、深度學習等前置課程作為基礎。
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