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強(qiáng)化學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí):通過C語言模擬 版權(quán)信息
- ISBN：9787111627180
- 條形碼：9787111627180 ; 978-7-111-62718-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
強(qiáng)化學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí):通過C語言模擬 本書特色
適讀人群 ：想要獲得深度學(xué)習(xí)進(jìn)階知識、強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)及其應(yīng)用實(shí)踐的學(xué)生、從業(yè)者，特別是立志從事AI相關(guān)行業(yè)的人士 在人工智能的學(xué)習(xí)熱潮中，深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)無疑是亮眼的兩個(gè)明星。掌握深度學(xué)習(xí)原理，理解強(qiáng)化學(xué)習(xí)概念，對于能夠在人工智能發(fā)展中立于有利之地的您，無疑是必須且非常重要的。《強(qiáng)化學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí):通過C語言模擬》不僅綜合了兩種學(xué)習(xí)的概念，更重要是給出了多個(gè)有趣且生動(dòng)的案例，為您的學(xué)習(xí)鋪平了道路。
強(qiáng)化學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí):通過C語言模擬 內(nèi)容簡介
《強(qiáng)化學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)：通過C語言模擬》以深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)作為切入點(diǎn)，通過原理解析、算法步驟說明、代碼實(shí)現(xiàn)、代碼運(yùn)行調(diào)試，對強(qiáng)化學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)以及深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行了介紹和說明。本書共4章。章介紹了人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本概念。第2章以Q學(xué)習(xí)為例，重點(diǎn)介紹了強(qiáng)化學(xué)習(xí)的原理、算法步驟、代碼實(shí)現(xiàn)、代碼運(yùn)行調(diào)試。第3章先對深度學(xué)習(xí)的幾種常見的類型和原理進(jìn)行介紹，然后給出了例程和調(diào)試方法。第4章以Q學(xué)習(xí)中運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，介紹了深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本原理和方法，同時(shí)也給出了例程和調(diào)試方法。
強(qiáng)化學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí):通過C語言模擬 目錄
目錄
譯者序
原書前言
第1章 強(qiáng)化學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)
1.1 機(jī)器學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)
1.1.1 人工智能
1.1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)
1.1.3 強(qiáng)化學(xué)習(xí)
1.2 深度學(xué)習(xí)
1.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1.2.2 深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)
1.3 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)
1.3.1 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)概述
1.3.2 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的實(shí)現(xiàn)
1.3.3 基本機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的搭建實(shí)例———例題程序的執(zhí)行方法
第2章 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的實(shí)例
2.1 強(qiáng)化學(xué)習(xí)和Q學(xué)習(xí)
2.1.1 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本思想
2.1.2 Q學(xué)習(xí)的算法
2.2 Q學(xué)習(xí)實(shí)例
2.2.1 q21.c編程實(shí)例
2.2.2 目標(biāo)探尋問題的學(xué)習(xí)程序
第3章 深度學(xué)習(xí)技術(shù)
3.1 實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的技術(shù)
3.1.1 神經(jīng)細(xì)胞的活動(dòng)和階層型 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3.1.2 階層型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)
3.1.3 階層型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的編程實(shí) 例（1）:單個(gè)神經(jīng)細(xì)胞的學(xué)習(xí)程序nn1.c
3.1.4 階層型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的編程實(shí) 例（2）:基于誤差逆?zhèn)鞑シǖ纳窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)程序nn2.c
3.1.5 階層型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的編程實(shí) 例（3）:具有多個(gè)輸出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)程序nn3.c
3.2 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)
3.2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法
3.2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的編程實(shí)例
第4章 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)
4.1 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)融合的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí) 1
4.1.1 在Q學(xué)習(xí)中應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4.1.2 Q學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合
4.2 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的編程實(shí)例
4.2.1 岔路選擇問題的深度強(qiáng)化學(xué) 習(xí)程序q21dl.c
4.2.2 目標(biāo)探尋問題的深度強(qiáng)化學(xué) 習(xí)程序q22dl.c
參考文獻(xiàn)
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