书目详细信息
： 揭秘深度强化学习
书目信息 机读格式(MARC)
| ISBN/价格： | 978-7-5170-6238-7:CNY89.80 |
|---|---|
| 作品语种： | chi |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | 揭秘深度强化学习/.彭伟编著 |
| 出版发行项： | 北京:,中国水利水电出版社:,2018.05 |
| 载体形态项： | x, 360页:;+图:;+23cm |
| 丛编项： | 人工智能技术丛书 |
| 提要文摘： | 深度强化学习是深度学习算法和强化学习算法的巧妙结合, 它是一种新兴的通用人工智能算法技术, 也是机器学习的前沿技术, DRL算法潜力无限, AlphaGo是目前该算法最成功的使用案例。DRL算法以马尔科夫决策过程为基础, 是在深度学习强大的非线性函数的拟合能力下构成的一种增强算法。深度强化学习算法主要包括基于动态规划 (DP) 的算法以及基于策略优化的算法, 本书的目的就是要把这两种主要的算法 (及设计技巧) 讲解清楚, 使算法研究人员能够熟练地掌握。本书共10章, 首先以AlphaGo在围棋大战的伟大事迹开始, 引起对人工智能发展和现状的介绍, 进而介绍深度强化学习的基本知识。然后分别介绍了强化学习 (重点介绍蒙特卡洛算法和时序差分算法) 和深度学习的基础知识、功能神经网络层、卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络 (RNN), 以及深度强化学习的理论基础和当前主流的算法框架。最后介绍了深度强化学习在不同领域的几个应用实例。引例、基础知识和实例相结合, 方便读者理解和学习。 |
| 题名主题： | 机器学习 研究 |
| 中图分类： | TP181 |
| 个人名称等同： | 彭伟 编著 |
| 记录来源： | CN YNAU 20190510 |