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強化學習 - 掌握自主機器的智慧決策 - cover

強化學習 - 掌握自主機器的智慧決策

Fouad Sabry

Translator Jin Tsui

Publisher: 十億個知識淵博 [Chinese (Traditional)]

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Summary

在快速發展的機器人領域，強化學習是建構自主系統最有前景的方法之一。這本書《強化學習》深入探討了這種強大的技術，引導讀者了解其基本原理及其最新進展。本書非常適合專業人士、研究生和愛好者，提供了一種詳細且易於理解的方法來理解機器人技術背景下的密集學習。
 
章節簡要概述：
 
1：強化學習：介紹強化學習的核心概念，強調其在自治系統中扮演的角色。
 
2：馬可夫決策過程：解釋了不確定性下決策的數學框架，是強化學習的關鍵基礎。
 
3：時間差異學習：探索不需要環境模型的情況下從經驗中學習的方法。
 
4：貝爾曼方程式：討論許多強化學習演算法背後的關鍵遞迴關係。
 
5：q學習：專注於離策略性強化學習演算法，無需環境模型即可學習最佳動作。
 
6：多臂老虎機：涵蓋了一個更簡單的強化學習問題，該問題對不確定環境中的決策進行建模。
 
7：部分可觀察的馬可夫決策過程：透過合併隱藏狀態來擴展傳統的馬可夫決策過程。
 
8：吉廷斯 指數：引入了平衡多臂老虎機問題中的探索和利用的策略。
 
9：狀態-行動-獎勵-狀態-行動：深入研究強化學習中為決策策略提供資訊的時間模式。
 
10：原值函數：探索近似值函數的方法，有助於提高學習效率。
 
11：自動基底函數建構：重點關注自動建構特徵的方法，以提高學習效率。
 
12：平均場博弈論：討論大規模多智能體系統中交互建模的架構。
 
13：多代理尋路：引入協調多個代理有效到達目的地的演算法。
 
14：無模型（強化學習）：討論不依賴環境模型進行學習的方法。
 
15：深度強化學習：結合深度學習和強化學習來處理複雜、高維度的環境。
 
16：多智能體強化學習：重點在於具有多個互動智能體的環境中的學習策略。
 
17：自我遊戲：探索智能體透過與自身競爭來學習的概念，這是高階學習策略的關鍵組成部分。
 
18：近端策略優化：引入了一種在強化學習中優化策略的演算法，提高了穩定性和性能。
 
19：探索利用困境：討論平衡探索新策略與利用已知策略的基本挑戰。
 
20：來自人類回饋的強化學習：檢視使用人類輸入改進強化學習的方法。
 
21：模仿學習：著重於智能體透過模仿人類專家的行為來學習的技術。
 
強化學習不僅是技術指南，也是了解自主系統如何在各種環境中適應和決策的重要資源。無論您是機器人專業人士、學生還是業餘愛好者，本書所提供的見解都將使您掌握掌握強化學習並將其應用於現實世界的機器人系統所需的知識。
Available since: 12/25/2024.
Print length: 234 pages.

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