| Titre : | Reinforcement learning : an introduction / |
| Auteurs : | R. Sutton ; A. Barto |
| Type de document : | ouvrage |
| Mention d'édition : | Second edition. |
| Année de publication : | 2020 |
| ISBN/ISSN/EAN : | 978-0-262-03924-6 |
| Format : | xxii, 526 pages / illustrations (some color) / 24 cm |
| Langues: | = Anglais |
| Mots-clés: | APPRENTISSAGE PAR RENFORCEMENT ; SOLUTION PAR TABULATION ; METHODE MCMC ; BOOTSTRAP ; DECISION MARKOVIENNE ; METHODE DU GRADIENT ; ELIGIBILITE PAR TRACAGE ; PSYCHOLOGIE ; NEUROSCIENCE ; EPIDEMIOLOGIE |
| Résumé : | "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."-- |
Exemplaires (1)
| Centre | Localisation | Section | Cote | Statut | Disponibilité |
|---|---|---|---|---|---|
| PACA | Biostatistique et Processus Spatiaux | Ouvrages | BM-AV IA023 | Consultable sur place | Exclu du prêt |
