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增強(qiáng)學(xué)習(xí)與近似動(dòng)態(tài)規(guī)劃 讀者對(duì)象:高等學(xué)校與科研院所中從事人工智能與智能信息處理、機(jī)器人與智能控制、智能決策支持系統(tǒng)等專業(yè)領(lǐng)域的研究人員和教師,自動(dòng)化、計(jì)算機(jī)與管理學(xué)領(lǐng)域其它相關(guān)專業(yè)師生及科研人員
本書(shū)對(duì)增強(qiáng)學(xué)習(xí)與近似動(dòng)態(tài)規(guī)劃的理論、算法及應(yīng)用進(jìn)行了深入研究和論述。主要內(nèi)容包括:求解Markov鏈學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)問(wèn)題的時(shí)域差值學(xué)習(xí)算法和理論,求解連續(xù)空間Markov決策問(wèn)題的梯度增強(qiáng)學(xué)習(xí)算法以及進(jìn)化一梯度混合增強(qiáng)學(xué)習(xí)算法,基于核的近似動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法,增強(qiáng)學(xué)習(xí)在移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航與控制中的應(yīng)用等。本書(shū)是作者在多個(gè)國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目資助下取得的研究成果的總結(jié),意在推動(dòng)增強(qiáng)學(xué)習(xí)與近似動(dòng)態(tài)規(guī)劃理論與應(yīng)用的發(fā)展,對(duì)于智能科學(xué)的前沿研究和智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)的應(yīng)用具有重要的科學(xué)意義。
本書(shū)可作為高等院校與科研院所中從事人工智能與智能信息處理、機(jī)器人與智能控制、智能決策支持系統(tǒng)等專業(yè)領(lǐng)域的研究和教學(xué)用書(shū),也可作為自動(dòng)化、計(jì)算機(jī)與管理學(xué)領(lǐng)域其他相關(guān)專業(yè)師生及科研人員的參考書(shū)。 更多科學(xué)出版社服務(wù),請(qǐng)掃碼獲取。
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