【电子书推荐】强化学习（Reinforcement Learning）法兰克福大学 | Cornelius Weber

作者介绍： Cornelius Weber拥有德国比勒费尔德大学的物理学博士学位。 他于2000年在德国柏林的柏林工业大学获得计算机科学博士学位。他是德国University of Hamburg知识技术小组的实验室主任。 他曾是美国纽约州罗彻斯特大学的脑与认知科学博士后研究员。 从2002年到2005年，他在英国桑德兰大学担任混合智能系统研究科学家。在2010年之前，他是法兰克福高级研究所的资深研究员。他目前的研究兴趣包括计算神经科学，重点是视觉，无监督学习和强化学习。

简要介绍： 大脑统治着整个世界，类脑计算越来越多地用于计算机和电子设备中。 类脑计算是关于处理和解释数据或直接提出并执行动作。 学习是一个非常重要的方面。 这本书是关于强化学习的，涉及为实现目标而采取的行动。 本书的前11章介绍并扩展了强化学习的范围。 其余11章表明，在许多领域中已经有了广泛的使用。 增强学习可以解决对于传统的手工设计的非学习控制器来说过于复杂的控制任务。 由于学习计算机可以处理技术复杂性，因此操作人员的任务仍然是在越来越高的水平上指定目标。 本书表明，强化学习在理论和应用方面是一个非常活跃的领域，它将激发并鼓励该领域的新研究。

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