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Mathematical Foundations of Reinforcement Learning
Shiyu Zhao (Gebundene Ausgabe, Englisch)
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Beschreibung
This book provides a mathematical yet accessible introduction to the fundamental concepts, core challenges, and classic reinforcement learning algorithms. It aims to help readers understand the theoretical foundations of algorithms, providing insights into their design and functionality. Numerous illustrative examples are included throughout. The mathematical content is carefully structured to… ensure readability and approachability. The book is divided into two parts. The first part is on the mathematical foundations of reinforcement learning, covering topics such as the Bellman equation, Bellman optimality equation, and stochastic approximation. The second part explicates reinforcement learning algorithms, including value iteration and policy iteration, Monte Carlo methods, temporal-difference methods, value function methods, policy gradient methods, and actor-critic methods. With its comprehensive scope, the book will appeal to undergraduate and graduate students, post-doctoral researchers, lecturers, industrial researchers, and anyone interested in reinforcement learning. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Der Umwelt zuliebe
Technische Daten
Erscheinungsdatum
22.01.2025
Sprache
Englisch
EAN
9789819739431
Herausgeber
Springer Singapore
Sonderedition
Nein
Autor
Shiyu Zhao
Seitenanzahl
275
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Schlagwörter
Reinforcement learning, Mathematical foundation, Mathematical introduction
Thema-Inhalt
UYQ - Künstliche Intelligenz
UYQM - Maschinelles Lernen
UN - Datenbanken
Höhe
254 mm
Breite
17.8 cm
Transparenz & Sicherheit
Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH
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