Reinforcement Learning: An Introduction (Adaptive Computation and Machine Learning)
Richard Sutton, Andrew G Barto
Langue : anglais
Edité par Bradford Books, 1998
- Éd. originale
- Livre relié
- Occasion

Vendeur : Little Moon Books, San Francisco, CA, Etats-UnisLittle Moon Books
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Hardcover with dust jacket. Interior clean. Light general wear. 322 pages.
N° de réf. du vendeur ABE-1780472090962
- Titre
- Reinforcement Learning: An Introduction (Adaptive Computation and Machine Learning)
- Auteur
- Richard Sutton, Andrew G Barto
- Éditeur
- Bradford Books
- Année de publication
- 1998
- État de l'article
- Assez bon
- Jaquette
- Assez bon
- Reliure
- Couverture rigide
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 0262193981
- ISBN à 13 chiffres
- 9780262193986
- Édition
- Edition originale
- Poids de l'article
- 1,751 livre
- Dimensions
- 7,25 pouces de largeur par 9,5 pouces de hauteur par 1,25 pouce de profondeur
- Catalogues du vendeur
- Rafa Impunity
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 when interacting with a complex, uncertain environment. In Reinforcement Learning, Richard Sutton and Andrew Barto provide a clear and simple account of the key ideas and algorithms of reinforcement learning. Their discussion ranges from the history of the field's intellectual foundations to the most recent developments and applications. The only necessary mathematical background is familiarity with elementary concepts of probability.
The book is divided into three parts. Part I defines the reinforcement learning problem in terms of Markov decision processes. Part II provides basic solution methods: dynamic programming, Monte Carlo methods, and temporal-difference learning. Part III presents a unified view of the solution methods and incorporates artificial neural networks, eligibility traces, and planning; the two final chapters present case studies and consider the future of reinforcement learning.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
Andrew G. Barto is Professor Emeritus in the College of Computer and Information Sciences at the University of Massachusetts Amherst.
« A propos de ce titre » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
Little Moon Books
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