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《揭秘深度强化学习》电子书封面

揭秘深度强化学习

  • 发布时间:2019年11月27日 23:37:08
  • 作者:彭伟
  • 大小:145.9 MB
  • 类别:深度学习电子书
  • 格式:PDF
  • 版本:扫描超清版
  • 评分:7.1

    揭秘深度强化学习 PDF 扫描超清版

      给大家带来的一篇关于深度学习相关的电子书资源,介绍了关于深度学习、揭秘深度强化学习、机器学习方面的内容,本书是由水利水电出版社出版,格式为PDF,资源大小145.9 MB,彭伟编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:9.6。

      内容介绍

      揭秘深度强化学习

      揭秘深度强化学习

      读者评价

      2015年,google研发出“深度Q网络”程序,当时没有引起人们的注意。从2017年开始,深度学习越来越火,大家才发现它的价值。我找了很多资料,始终没有得到满意的答复。今天拿到这本书,没想到给了我个大惊喜。其他部分都不要,仅仅第九章就值了!
      强化学习太烧脑了,每一段最少看两遍,才能真理解。最怕大段的文字,一个小时看不了几页。幸好作者画了很多示意图,能轻松一些。比如图2.7? 图2.12? 图3.15,能帮我很快理解,下一版的时候,希望图再多一倍,最好每页都有图。
      找了好久,深度学习的书都是Python应用的,让我这个C程序猿怎么办[流泪]。没有C层面的理解深度学习怎么好意思说你懂深度学习呢?幸好看到彭老师的这本书,尤其喜欢第七章,用C语言完成了CNN,大受启发!

      内容介绍

      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 是目前该算法相当成功的使用案例。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。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。

      《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优选。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。

      目录

      • 第1章 深度强化学习概览
      • 第2章 强化学习基础
      • 第3章 深度学习基础
      • 第4章 功能神经网络层
      • 第5章 卷积神经网络(CNN)
      • 第6章 循环神经网络(RNN)
      • 第7章 如何写自己的CNN—C语言实现深度学习
      • 第8章 深度强化学习
      • 第9章 深度强化学习算法框架
      • 第10章 深度强化学习应用实例

      学习笔记

      TensorFlow深度学习之卷积神经网络CNN

      一、卷积神经网络的概述 卷积神经网络(ConvolutionalNeural Network,CNN)最初是为解决图像识别等问题设计的,CNN现在的应用已经不限于图像和视频,也可用于时间序列信号,比如音频信号和文本数据等。CNN作为一个深度学习架构被提出的最初诉求是降低对图像数据预处理的要求,避免复杂的特征工程。在卷积神经网络中,第一个卷积层会直接接受图像像素级的输入,每一层卷积(滤波器)都会提取数据中最有效的特征,这种方法可以提取到图像中最基础的特征,而后再进行组合和抽象形成更高阶的特征,因此CNN在理论上具有对图像缩放、平移和旋转的不变性。 卷积神经网络CNN的要点就是局部连接(Loc……

      PyTorch的深度学习入门教程之构建神经网络

      前言 本文参考PyTorch官网的教程,分为五个基本模块来介绍PyTorch。为了避免文章过长,这五个模块分别在五篇博文中介绍。 Part3:使用PyTorch构建一个神经网络 神经网络可以使用touch.nn来构建。nn依赖于autograd来定义模型,并且对其求导。一个nn.Module包含网络的层(layers),同时forward(input)可以返回output。 这是一个简单的前馈网络。它接受输入,然后一层一层向前传播,最后输出一个结果。 训练神经网络的典型步骤如下: (1) 定义神经网络,该网络包含一些可以学习的参数(如权重) (2) 在输入数据集上进行迭代 (3) 使用网络对输入数据进行处理 (4) 计算loss(输出值距离正确值有多远) (5)……

      《Python深度学习》书评、读书笔记

      读者评价一 现阶段最浅显易懂的深度学习新手入门书,由Keras鼻祖落笔。高手不仅技术性能得,文采都不通常,确实就是说以便让尽量多的人可以应用深度学习而写的这这书,包含了深度学习的基本知识、Keras应用方式及其深度学习最好实践活动。 学习培训这书必须具有基本的PHP专业知识,但不用深度学习或是深度学习工作经验,也不用深奥的数学知识,高中数学水准得以看懂这书。 读者评价二 这这书从6月12号那一天老总递到我手上,到今日恰好六周,你在期内我逐字逐句地啃了这这书,并在每星期的星期二和星期五中午给组里的别人讲这这书,每一次讲3个钟头。直至5分钟前不久说完最终一章,写……

      Python编程深度学习绘图库之matplotlib

      matplotlib是python的一个开源的2D绘图库,它的原作者是John D. Hunter,因为在设计上借鉴了matlab,所以成为matplotlib。和Pillow一样是被广泛使用的绘图功能,而在深度学习相关的部分,matplotlib得宠的多。这篇文章将简单介绍一下如何安装以及使用它来画一些非常常见的统计图形。 概要信息 注意事项:由于Python2支持到2020年,很多python库都开始主要支持python3了,matplotlib的主分支也已经是python3了。而这篇文章中为了简单,安装和demo代码依然是在python2.7上进行验证的。 安装 使用pip install即可直接安装。安装日志如下: liumiaocn:tmp liumiao$ python -mpip install -U pipRequirement already up-to-date: pip in /usr/local/lib/python2.7/site-p……

      以上就是本次介绍的深度学习电子书的全部相关内容,希望我们整理的资源能够帮助到大家,感谢大家对码农之家的支持。

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