《深度強化學習原理與實踐》是2019年7月人民郵電出版社出版的圖書,作者是陳仲銘、何明。
基本介紹
- 中文名:深度強化學習原理與實踐
- 作者:陳仲銘、何明
- 出版社:人民郵電出版社
- 出版時間:2019年7月
- 頁數:341 頁
- 定價:99 元
- 開本:16 開
- 裝幀:平裝
- ISBN:9787115505323
《深度強化學習原理與實踐》是2019年7月人民郵電出版社出版的圖書,作者是陳仲銘、何明。
《深度強化學習原理與實踐》是2019年7月人民郵電出版社出版的圖書,作者是陳仲銘、何明。內容簡介本書構建了一個完整的深度強化學習理論和實踐體系:從馬爾可夫決策過程開始,根據價值函式、策略函式求解貝爾曼方程,到利用深度學習...
《深度強化學習理論與實踐》是清華大學出版社出版的圖書。內容簡介 本書比較全面、系統地介紹了深度強化學習的理論和算法,並配有大量的案例和編程實現。全書核心內容可以分為3部分,第一部分為經典強化學習,包括第2、3、4章,主要內容...
《深度強化學習:基於Python的理論及實踐》是2020年12月1日機械工業出版社出版的圖書,作者是勞拉·格雷澤、[Laura、Graesser]、華龍·肯、(Wah...)。內容簡介 這本書是針對計算機科學專業大學生和軟體工程師的。本課程旨在介紹深度強化...
《深度強化學習:基於Python的理論及實踐》是2021年機械工業出版社出版的圖書。內容簡介 深度強化學習結合了深度學習和強化學習,使人工智慧體能夠在沒有監督的情況下學習如何解決順序決策問題。在過去的十年中,深度強化學習在一系列問題上...
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《深度學習:入門與實踐》是2017年清華大學出版社出版的圖書,作者是龍飛、王永興。內容簡介 本書由一線資深技術專家撰寫,凝結了其自身多年的實踐經驗,闡述了深度學習的發展歷程、相關概念和工作原理,介紹了兩個當前流行的深度學習工具:...
本書系統地介紹了強化學習的原理和實現,是一本理論紮實、落地性強的圖書。本書包含3個部分:第一部分為強化學習基礎,講解強化學習的基礎概念和表格型強化學習方法;第二部分為強化學習進階,討論深度強化學習的思維方式、深度價值函式和...
從零起步掌握強化學習技術精髓,稱霸人工智慧領域!《深入淺出強化學習:原理入門》針對初學者的需求,直接分析原理,並輔以編程實踐。以解決問題的思路,層層剖析,單刀直入地普及了傳統的強化學習基本方法和當前炙手可熱的深度強化學習方法...
《深入淺出強化學習:編程實戰》是2020年3月電子工業出版社出版的圖書,作者是郭憲、宋俊瀟、方勇純。內容簡介 涵蓋強化學習基本算法實踐+深度強化學習算法的原理實現及案例。代碼豐富,可直接上手操作;配套豐富的直播課程資源!圖書目錄 第...
本書深入淺出,將原理解析與國內流行的深度學習框架飛槳實例結合,旨在使讀者更全面、更清晰地掌握深度學習的前沿技術。本書可作為深度學習的入門讀物,也可作為信息學科本科生和研究生的教材,還可供信息產業從業者使用。圖書目錄 第1章...
《深度學習原理與PyTorch實戰》是由2021年4月清華大學出版社出版的圖書,作者是張偉振。作品簡介 本書按照從理論到實踐,從實踐到創造的順序講解深度學習領域的知識與技術,代碼翔實,公式簡單易懂。本書第1章介紹深度學習的概念和目前的...
《TensorFlow深度學習算法原理與編程實戰》是2019年1月中國水利水電出版社出版的圖書,作者是蔣子陽。內容簡介 本書詳盡講述了兩方面的內容——深度學習的算法原理及如何使用TensorFlow框架進行編程實踐。 深度學習的算法原理方面主要包括來人工...
《Python深度學習原理、算法與案例》是一本清華大學出版社出版的圖書,作者鄧立國、李劍鋒、林慶發、鄧淇文。本書講述了機器學習的基礎知識、深度學習的理論基礎和算法,以及常見套用場景及其Python實現。案例實踐的講解包含:算法分析、項目...
分介紹在深度學習中的一些數學和機器學習的基礎知識。第二部分介紹卷積神經網路、循環神經網路、深度強化網路等經典模型,並對每種模型從原理、結構、最佳化等方面進行論述。第三部分介紹深度學習中常用的最佳化方法及訓練技巧。第四部分結合實踐...
本書由淺入深,從易到難,各章節既相對獨立又前後關聯,其*大的特點就是打破了傳統書籍的講解方法,在介紹各部分理論基礎的同時,搭配具體實例,通過對相關程式的詳細講解進一步加深對理論基礎的理解。圖書目錄 前言 第1章 深度學習簡介...
本書分為13章,前7章為原理篇。原理篇中,我們重點討論機器學習模型建模的全部流程,各類常用的機器學習算法原理,深度學習和強化學習原理,機器學習涉及的最佳化論原理,以及機器學習和自然語言處理技術。後面6章為實戰篇,我們重點討論信用...
7.1 基本原理 74 7.2 基於深度信念網路的地球化學異常識別 75 7.2.1 案例介紹 75 7.2.2 模型框架 75 7.2.3 模型輸入 76 7.2.4 模型訓練 76 7.2.5 模型輸出 77 第8章 深度強化學習 79...
《人工智慧原理與實踐》是2023年清華大學出版社出版的圖書,作者是尹傳環、田盛豐、黃厚寬。內容簡介 本書系統介紹了人工智慧學科的基本原理與算法,著重介紹了基於符號的推理、深度學習以及強化學習等,並提供了Python、Lisp、Prolog語言的...
10.5.4對抗遷移學習 10.5.5遷移強化學習 10.5.6遷移學習的可解釋性 10.6本章小結 參考文獻 第11章終身學習 11.1終身學習原理 11.1.1終身學習的定義 11.1.2DARPA的L2M項目 11.1.3終身學習的關鍵問題 11.2深...
希爾加德認為,心理學理論與實踐的結合還處於相當低的水平,要想使心理學對訓練的問題和其他學習的實際問題配合得更好、更有用,應該做到:1.將實驗室里發展出來的原理拿到現實生活情境中去進行論證。從實驗當中產生出來的學習原理必須在...
《深度學計算方法理論實踐與套用》是2021年電子工業出版社出版的圖書。內容簡介 本書作為深度學習方面的入門書籍,目的是使讀者通過學習,理解和掌握深度學習背後的數學原理和計算方法,並將其用於指導理論分析和實踐開發。全書共8章。第1、...
4.7 深度學習與多層神經網路的關係 83 4.8 調參技巧 84 4.9 本章小結 85 進階篇 第5章 前饋型神經網路 88 5.1 概述 88 5.2 常見結構 88 5.3 單層感知器網路 89 5.3.1 原理 89 5.3.2 網...
2.6.2深度學習方法...46 2.7評價指標...46 2.8理論和定理...49 2.8.1PAC學習理論...49 2.8.2沒有免費午餐定理...50 2.8.3奧卡姆剃刀原理...50 2.8.4醜小鴨定理...51 2.8.5歸納偏置......
《從機器學習到深度學習》全面覆蓋了機器學習的三大領域:有監督學習、無監督學習、強化學習。在分析它們的傳統算法模型後,著重解析近年來取得突破的深度學習在人工智慧方面的套用。用生活化的語言描述算法與模型的原理與作用,並給出實踐...
第10章介紹深度強化學習(DRL),即以神經網路為載體的RL,包括神經網路的原理與訓練,深度化挑戰以及DQN、DDPG、TD3、TRPO、PPO、DSAC等典型深度化算法。第11章介紹RL的各類拾遺,包括魯棒性、POMDP、多智慧型體、元學習、逆強化學習、...