MARC状态：审校 文献类型：中文图书 浏览次数：72
- 题名/责任者:
- 深度学习:从神经网络到深度强化学习的演进/魏翼飞, 汪昭颖, 李骏编著
- 出版发行项:
- 北京:清华大学出版社,2021
- ISBN及定价:
- 978-7-302-56204-7/CNY89.00
- 载体形态项:
- 338页:图;26cm
- 并列正题名:
- Deep learning:evolution from neural networks to deep reinforcement learning
- 其它题名:
- 从神经网络到深度强化学习的演进
- 丛编项:
- 人工智能科学与技术丛书
- 个人责任者:
- 魏翼飞 编著
- 个人责任者:
- 汪昭颖 编著
- 个人责任者:
- 李骏 编著
- 学科主题:
- 人工神经网络
- 学科主题:
- 机器学习
- 中图法分类号:
- TP183
- 中图法分类号:
- TP181
- 书目附注:
- 有书目 (第332-338页)
- 提要文摘附注:
- 本书首先简单介绍机器学习、深度学习、强化学习的分类和基本概念；然后详细介绍深度学习的基本理论和算法，包括神经网络的关键技术、卷积神经网络的主要框架和应用实例、循环神经网络的模型和应用、深层神经网络的优化方法、深度学习模型的轻量化方案以及移动端深度学习案例；之后阐述强化学习的基本理论和算法，包括马尔科夫决策及传统强化学习算法、新型的多智能体学习、多任务学习等演进技术；最后探讨了深度学习与强化学习结合的设计思路及算法应用，介绍了迁移学习的概念及应用，介绍了深度学习在通信网络中的应用情况。
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