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Reinforcement learning : an introduction

Sutton, Richard S

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자료유형E-BOOK
서명/저자사항Reinforcement learning : an introduction/ Richard S. Sutton and Andrew G. Barto.
개인저자Sutton, Richard S.
Barto, Andrew G,
판사항Second edition.
발행사항Cambridge, Massachusetts: The MIT Press, [2018].
형태사항1 online resource (xxii, 526 pages).
총서사항Adaptive computation and machine learning
기타형태 저록Print version: Sutton, Richard S. Reinforcement learning. Second edition. Cambridge, Massachusetts : The MIT Press, [2018] 0262039249 9780262039246
ISBN9780262352703
0262352702


서지주기Includes bibliographical references and index.
내용주기1. Introduction -- I. Tabular Solution Methods: 2. Multi-armed Bandits -- 3. Finite Markov Decision processes -- 4. Dynamic programming -- 5. Monte Carlo methods -- 6. Temporal-difference learning -- 7. n-step Bootstrapping -- 8. Planning and learning with tabular methods-- I. Approximate Solution Methods: 9. On-policy Prediction with Approximation-- 10. On-policy Control with Approximation-- 11. O↵-policy Methods with Approximation -- 12. Eligibility Traces-- 13. Policy Gradient Methods-- III. Looking Deeper: 14. Psychology -- 15. Neuroscience -- 16. Applications and Case Studies -- 17. Frontiers
요약"Reinforcement learning, one of the most active research areas in artificial intelligence, is a computational approach to learning whereby an agent tries to maximize the total amount of reward it receives while interacting with a complex, uncertain environment. In Reinforcement Learning, Richard Sutton and Andrew Barto provide a clear and simple account of the field's key ideas and algorithms."--
해제Provided by publisher.
일반주제명Reinforcement learning.
Reinforcement learning.
언어영어
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