1、封面介绍

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2、出版时间

2019年9月

3、推荐理由

《强化学习(第2版)》被业界公认为任何对人工智能领域感兴趣的人员的必读书。

《强化学习(第2版)》是被称为“强化学习教父”的Richard Sutton在强化学习领域的开创性、奠基性著作。自1998年第1版出版以来,一直是强化学习领域的经典导论性教材,培育了好几代强化学习领域的研究人员。

在第2版中,随着强化学习的蓬勃发展,作者补充了很多新的内容:人工神经网络、蒙特卡洛树搜索、平均收益大化……涵盖了当今关键的核心算法和理论。不仅如此,作者还以真实世界的应用为例阐述了这些内容。

《强化学习(第2版)》作为强化学习思想的深度解剖之作,被业内公认为是一本强化学习基础理论的经典著作。它从强化学习的基本思想出发,深入浅出又严谨细致地介绍了马尔可夫决策过程、蒙特卡洛方法、时序差分方法、同轨离轨策略等强化学习的基本概念和方法,并以大量的实例帮助读者理解强化学习的问题建模过程以及核心的算法细节。

《强化学习(第2版)》适合所有对强化学习感兴趣的读者阅读、收藏。

Richard Sutton(理查德·萨顿)是埃德蒙顿 DeepMind 公司的杰出科学家,阿尔伯塔大学计算科学系教授。他于2003年加入阿尔伯塔大学,2017年加入DeepMind。之前,曾在美国电话电报公司(AT&T)和通用电话电子公司(GTE)实验室工作,在马萨诸塞大学做学术研究。1978年获得斯坦福大学心理学学士学位,1984年获得马萨诸塞大学计算机科学博士学位,加拿大皇家学会院士和人工智能促进会的会士。主要研究兴趣是在决策者与环境相互作用时所面临的学习问题,他认为这是智能的核心问题。其他研究兴趣有:动物学习心理学、联结主义网络,以及能够不断学习和改进环境表征和环境模型的系统。他的科学出版物被引用超过7万次。他也是一名自由主义者,国际象棋选手和癌症幸存者。

4、下载链接

见文末网站公告。