书籍：Distributional Reinforcement Learning
作者：Marc G. Bellemare，Will Dabney，Mark Rowland
出版：The MIT Press
编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能
书籍下载-《分布式强化学习》
01 书籍介绍
分布式强化学习提供了一种新颖的用于探讨智能体决策过程的数学框架。区别于传统强化学习对期望值的关注，它着眼于智能体行为所带来的整体收益或回报，并从概率角度特性特别地强调这些回报。作为首部全面解析分布强化学习的著作，本书由该领域的三位领军人物——Marc G. Bellemare、Will Dabney和Mark Rowland撰写，不仅详尽介绍了其基本原理，还介绍了其广泛的实际应用。书中展示了分布式强化学习在理解和解释复杂环境互动现象方面的强大能力。为了帮助读者更好地理解分布式强化学习的独特之处，作者们从经典的强化学习理论入手，逐步引入相关概念，并附有关键结论的数学证明。此外，书中还详细描述了有关算法和数学模型的发展，这些内容有助于读者深入理解随机回报的特性、计算方式及其在决策中的作用。目前，分布式强化学习已应用于多个领域，包括但不限于金融风险控制、计算神经科学、心理疾病建模、人类行为分析、宏观经济模拟以及机器人技术，预示着其在未来跨学科研究中的广阔前景。可以说，分布式强化学习不仅是一项重要的数学工具，更开启了一扇重新审视智能系统如何评估未来并作出决定的新窗口。
02 作者简介
Marc G. Bellemare现为Google Research的高级研究员，同时担任麦吉尔大学的兼职教授。Will Dabney和Mark Rowland均为DeepMind的资深研究人员，在人工智能领域有着深厚的学术造诣和技术贡献。
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