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強化學習導論
作者:
邱偉育
出版社:
全華圖書
出版日:
2021/11/22
裝訂:
平裝
近年來因人工智慧興起,帶起許多學生、工程師與學者開始投入相關技術的學習、研究和開發。早期談到人工智慧,大部分會聯想到機器學習中的監督式學習和非監督式學習。然而監督或非監督式學習較難處理動態系統,機器學習技術的另一個分支─強化學習,剛好補足此缺口。強化學習的應用相當廣,最有名的兩個例子為AlphaGo透過資料學習在圍棋比賽上屢獲佳績,以及Google利用強化學習技術,優化資料中心的運作,進而減少40%的冷卻花費。本書以奠定基本功為目的,一步步帶領讀者建構完整的強化學習知識,介紹的相關概念包含:動態規劃、蒙地卡羅法、1步時間差分法、n步時間差分法、近似解法、規劃與學習、資格跡與學習、策略梯度法。
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