深度強化學習 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2024


深度強化學習

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陳仲銘
異步圖書
2019-4
380
0
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2024-05-29

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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。


圖書目錄


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用戶評價

評分

這本書涵蓋瞭很多最優化的話題,偏理論。數學化的錶述,可以讓人從本質上認識強化學習的很多結論,而不再隻是從錶層去理解。閱讀這本書需要讀者有較好的數理功底,尤其是綫性代數理論。這本書適閤作為工具書,需要時用來查閱並深刻理解強化學習的某個特定話題。

評分

有時候,有時候看瞭目錄,就覺得不錯。

評分

有時候,有時候看瞭目錄,就覺得不錯。

評分

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評分

讀瞭這本書的確是一本深度學習的好文-文中作者祥盡深度學習理論,算法,對算法學習者有一定幫助和啓迪,值得推薦的一本好書。

讀後感

評分

截图已更新到我发布。 —————— 刚刚收到作者私信说没有刷评并要求我删评,我实在是忍不住出来让大家看看此人是怎么操作的。 首先,作者还出了另外一本书,《深度学习原理与实践》,豆瓣中可以搜索到此书,作者的用户名是CHENZOMI,我贴出他对自己的书评: 看了两周后认真...

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