分布強化學習

商品描述

本書是關於分布式強化學習的全面指南,為從概率視角思考決策問題提供了新的數學框架。本書主要介紹分布式強化學習的關鍵概念及應用,對於重要的結果均給出了數學證明,從而說明分布式強化學習有能力解釋在人機交互環境中產生的許多覆雜且有趣的現象。讀者將了解一系列算法和數學理論的發展過程,在這些過程中依次對隨機回報進行特征描述、計算和估計,zui後基於此做出決策。本書就實際問題給出了有效的解決思路,適合機器人學、計算神經科學、心理學、金融(風險管理)等不同領域的技術人員參考,也適合高校計算機、人工智能等相關專業的學生閱讀。

作者簡介

Marc G. Bellemare,Google Brain 研究科學家,致力於強化學習領域的研究。他是加拿大CIFAR AI Chair,並且是Mila的核心成員。此外,他還是麥吉爾大學兼職教授,蒙特利爾大學兼職教授。他於阿爾伯塔大學獲得博士學位。