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Reinforcement Learning: An Introduction (Adaptive Computation and Machine Learning series) (英語) ハードカバー – 2018/11/13

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商品の説明

内容紹介

The significantly expanded and updated new edition of a widely used text on reinforcement learning, one of the most active research areas in artificial intelligence.

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. This second edition has been significantly expanded and updated, presenting new topics and updating coverage of other topics.

Like the first edition, this second edition focuses on core online learning algorithms, with the more mathematical material set off in shaded boxes. Part I covers as much of reinforcement learning as possible without going beyond the tabular case for which exact solutions can be found. Many algorithms presented in this part are new to the second edition, including UCB, Expected Sarsa, and Double Learning. Part II extends these ideas to function approximation, with new sections on such topics as artificial neural networks and the Fourier basis, and offers expanded treatment of off-policy learning and policy-gradient methods. Part III has new chapters on reinforcement learning's relationships to psychology and neuroscience, as well as an updated case-studies chapter including AlphaGo and AlphaGo Zero, Atari game playing, and IBM Watson's wagering strategy. The final chapter discusses the future societal impacts of reinforcement learning.

著者について

Richard S. Sutton is Professor of Computing Science and AITF Chair in Reinforcement Learning and Artificial Intelligence at the University of Alberta, and also Distinguished Research Scientist at DeepMind.


Andrew G. Barto is Professor Emeritus in the College of Computer and Information Sciences at the University of Massachusetts Amherst.


登録情報

  • ハードカバー: 552ページ
  • 出版社: A Bradford Book; second版 (2018/11/13)
  • 言語: 英語
  • ISBN-10: 0262039249
  • ISBN-13: 978-0262039246
  • 発売日: 2018/11/13
  • 商品の寸法: 17.8 x 3.8 x 22.9 cm
  • カスタマーレビュー: 5つ星のうち 5.0 1 件のカスタマーレビュー
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2018年11月14日
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Taewan Kim
5つ星のうち1.0 Very low print quality.
2019年1月29日 - (Amazon.com)
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impersonal
5つ星のうち5.0 Essential intuitions about Reinforcement Learning
2018年11月29日 - (Amazon.com)
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N Howe
5つ星のうち1.0 Poor Quality Fake
2019年1月31日 - (Amazon.com)
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Sergey Tambovskiy
5つ星のうち1.0 Low quality print
2019年2月2日 - (Amazon.com)
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5つ星のうち1.0 Really bad
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