本书从强化学习最基本的概念开始介绍,将介绍基础的分析工具,包括贝尔曼方程和贝尔曼最优方程,然后推广到基于模型的和无模型的强化学习算法,最后推广到基于值函数和策略函数的强化学习方法。本书强调从数学的角度引入概念、分析问题、分析算法。本书不要求读者具备任何关于强化学习的知识背景,仅要求读者具备一定的概率论和线性代数的知识。如果读者已经具备强化学习的学习基础,本书可以帮助读者更深入地理解一些问题并提供新的视角。
| 馆藏号 | 馆藏地名称 | 索书号 | 文献状态 | 操作 |
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| 250905611 | 新书二库（二楼201） （图书馆二楼201） | TP181 258 | 在馆 | 转借 |
| 250905612 | 新书二库（二楼201） （图书馆二楼201） | TP181 258 | 在馆 | 转借 |
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