深度強化學習 pdf epub mobi txt 電子書下載 2024

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陳仲銘

異步圖書

2019-4

380

平裝

9787115505323

圖書標籤: 強化學習人工智能機器學習推薦好書算法我想讀這本書

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发表于2024-11-16

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圖書描述

本書構建瞭一個完整的深度強化學習理論和實踐體係：從馬爾科夫決策過程開始，根據價值函數、策略函數求解貝爾曼方程，到利用深度學習模擬價值網絡和策略網絡。書中詳細介紹瞭深度強化學習相關最新算法，如Rainbow、APE-X算法等，並闡述瞭相關算法的具體實現方式和代錶性應用（如AlphaGo）。此外，本書還深度剖析瞭強化學習各算法之間的聯係，有助於讀者舉一反三。

本書分為4個部分：初探強化學習、求解強化學習、求解強化學習進階和深度強化學習。涉及基礎理論到深度強化學習算法框架的各方麵內容，反映瞭深度強化學習領域過去的發展曆程和最新的研究進展，有助於讀者發現該領域中新的研究問題和方嚮。

本書適用於計算機視覺、計算機自然語言的相關從業人員，以及對人工智能、機器學習和深度學習感興趣的人員，還可作為高等院校計算機等相關專業本科生及研究生的參考用書。

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著者簡介

陳仲銘：西安電子科技大學碩士。主要研究方嚮為強化學習與深度學習、數據挖掘、圖像算法及其應用。曾參與激光點雲三維掃描、個性化推薦係統、多傳感器融閤係統等大型項目，期間多次獲國傢級創新項目奬，並在國內外發錶多篇相關論文。此外，作為技術顧問為多傢科研和企業機構提供關於數學建模、深度學習等谘詢和培訓。著有《深度學習原理與實踐》一書。

何明：重慶大學學士，中國科學技術大學博士，曾於美國北卡夏洛特分校訪學交流，目前為上海交通大學電子科學與技術方嚮博士後研究人員、OPPO研究院人工智能算法研究員。主要研究方嚮為深度強化學習、數據挖掘與知識發現、機器學習方法及其應用，側重於移動端用戶行為分析與建模。在TIP、TWEB、DASFAA、IEEE Access等重要學術會議和期刊共發錶論文10餘篇，並獲得過數據挖掘領域國際會議KSEM2018的最佳論文奬。