深度強化學習 在線電子書 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
發表於2024-12-23
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不吹不黑,強化學習的中文書裏,算是入門精品,值得推薦。
評分這本書非常實用和全麵,涉及瞭基礎理論到深度強化學習算法框架的各方麵內容,反應瞭深度強化學習領域過去的發展曆程和最新的研究發展,有助於我們發現該領域中新的研究問題和方嚮。
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評分深度強化學習是人工智能領域的一個新的研究熱點,該書內容由淺入深,生動形象為讀者剖析強化學習,詳細介紹瞭常用的強化學習方法,結閤大量實例進行講解,個人非常喜歡,推薦大傢閱讀。
評分從不同層麵闡述強化學習知識案例,不錯
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。
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。
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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