深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)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*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。
《揭秘深度强化学习人工智能机器学习技术丛书》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。*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。
《揭秘深度强化学习 人工智能机器学习技术丛书》内容丰富,讲解全面、语言描述通俗易懂,是深度强化学习算法入门的*选择。本书适合计算机专业本科相关学生、人工智能领域的研究人员以及所有对机器学习和人工智能算法感兴趣的人员。
看完感觉这本书更多是为了圈钱,就开头结尾的章节介绍了下强化学习相关的内容,而中间几乎一半的篇幅是在讲深度学习,卷积神经网络的基础,卷积层、全连接和一些激活函数的前向和后向的推导,代码实现,感觉当时买的时候也没有认真看目录。不过前面介绍强化学习部分还是有点用...
评分看完感觉这本书更多是为了圈钱,就开头结尾的章节介绍了下强化学习相关的内容,而中间几乎一半的篇幅是在讲深度学习,卷积神经网络的基础,卷积层、全连接和一些激活函数的前向和后向的推导,代码实现,感觉当时买的时候也没有认真看目录。不过前面介绍强化学习部分还是有点用...
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一星嫌多,作者是不是文科生
评分看目录以为会写得有趣,结果真正看内容后发现很糟糕。很多前因后果根本没有讲清楚,乱糟糟的,这本书写出来为了捞钱?
评分前言不搭后语,解释的也不清楚。讲来讲去都那些话,可是连那些话都说不清。看得我云里雾里。还不如上网找网课看呢。。。(ps:被老师要求读这本书,但真觉得这本书写的不清不楚的(ಥ_ಥ))
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