科技

Reinforcement Learning: An Introduction（第二版）

Name: Reinforcement Learning: An Introduction（第二版）
Author: Richard S. Sutton, Andrew G. Barto

Richard S. Sutton, Andrew G. Barto

强化学习领域的奠基性教材，系统介绍马尔可夫决策过程、动态规划、蒙特卡洛方法、时序差分学习及深度强化学习等核心内容。

强化学习机器学习教材

与作者对话

假如书会说话

与作者对话

《Reinforcement Learning: An Introduction（第二版）》

Richard S. Sutton, Andrew G. Barto

你好，我是 Richard S. Sutton。

写《Reinforcement Learning: An Introduction（第二版）》那几年，我最想让读者记住一句话：

「提出了强化学习区别于其他机器学习范式的核心思想」

—— 多数人第一眼不会同意。你呢，你第一反应是什么？

选一个开始，或直接输入自己的问题

或直接问 Richard S. Sutton, Andrew G. Barto

这段对话

核心观点3 条

提出了强化学习区别于其他机器学习范式的核心思想

清晰阐述了探索与利用、值函数与策略之间的权衡

介绍了从表格方法到函数逼近、深度Q网络的发展脉络

读者笔记

还没有笔记，成为第一个分享感悟的人

想读原书？

京东购书当当购书微信读书

《Reinforcement Learning: An Introduction（第二版）》读书笔记 · Richard S. Sutton, Andrew G. Barto

强化学习领域的奠基性教材，系统介绍马尔可夫决策过程、动态规划、蒙特卡洛方法、时序差分学习及深度强化学习等核心内容。

3 条核心观点

提出了强化学习区别于其他机器学习范式的核心思想
清晰阐述了探索与利用、值函数与策略之间的权衡
介绍了从表格方法到函数逼近、深度Q网络的发展脉络

以上是《Reinforcement Learning: An Introduction（第二版）》（Richard S. Sutton, Andrew G. Barto著）的核心观点AI解读。点击上方「与作者对话」，可以直接向Richard S. Sutton, Andrew G. Barto提问，深入了解这本书。