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強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)——從零開(kāi)始制作ALPHAGO圍棋(微課視頻版)
包郵 強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)——從零開(kāi)始制作ALPHAGO圍棋(微課視頻版)
作者：劉佳
開(kāi)本：
其他
頁(yè)數(shù)：
200
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強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)——從零開(kāi)始制作ALPHAGO圍棋(微課視頻版) 版權(quán)信息
- ISBN：9787302629696
- 條形碼：9787302629696 ; 978-7-302-62969-6
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>>
強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)——從零開(kāi)始制作ALPHAGO圍棋(微課視頻版) 本書特色
（1）問(wèn)題驅(qū)動(dòng)，由淺入深。
本書通過(guò)分解問(wèn)題，由淺入深、逐步地對(duì)如何實(shí)踐超越人類大師級(jí)水平的計(jì)算機(jī)棋類智能體的重要概念及原理進(jìn)行講解與探究，為讀者更好地掌握其背后的計(jì)算機(jī)強(qiáng)化學(xué)習(xí)原理提供便利和支持。
（2）突出重點(diǎn)，強(qiáng)化理解。
本書結(jié)合作者多年的教學(xué)與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，針對(duì)應(yīng)用型本科的教學(xué)要求和學(xué)生特點(diǎn)，突出重點(diǎn)、深入分析，同時(shí)在內(nèi)容方面全面兼顧知識(shí)的系統(tǒng)化要求。
（3）注重理論，聯(lián)系實(shí)際。
本書為重要的知識(shí)點(diǎn)均配備了代碼講解，采用Python語(yǔ)言結(jié)合Keras和PyTorch工具庫(kù)通過(guò)對(duì)圍棋智能體的代碼實(shí)踐，加深對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)，特別是強(qiáng)化學(xué)習(xí)的再認(rèn)識(shí)。
（4）風(fēng)格簡(jiǎn)潔，使用方便。
本書風(fēng)格簡(jiǎn)潔明快，對(duì)于非重點(diǎn)的內(nèi)容不做長(zhǎng)篇論述，以便讀者在學(xué)習(xí)過(guò)程中明確內(nèi)容之間的邏輯關(guān)系，更好地掌握深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的內(nèi)容。
強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)——從零開(kāi)始制作ALPHAGO圍棋(微課視頻版) 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書通過(guò)基礎(chǔ)理論和算法實(shí)踐相結(jié)合，循序漸進(jìn)地介紹了人工智能領(lǐng)域中的常見(jiàn)算法，并以圍棋游戲作為媒介，全面、系統(tǒng)地介紹了人工智能算法的實(shí)現(xiàn)方法，并通過(guò)Keras和PyTorch框架實(shí)踐人工智能算法中的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)內(nèi)容。全書共10章，分別介紹圍棋的基礎(chǔ)知識(shí)、如何制作圍棋軟件、傳統(tǒng)棋類智能算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門知識(shí)、如何實(shí)現(xiàn)圍棋智能體程序、通用化圍棋智能體程序、策略梯度算法、基于價(jià)值的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)(DQN)算法、ActorCritic算法、如何實(shí)踐AlphaGo和AlphaZero等知識(shí)，書中的每個(gè)知識(shí)點(diǎn)都有相應(yīng)的實(shí)現(xiàn)代碼和實(shí)例。 本書主要面向廣大從事數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘或深度學(xué)習(xí)的專業(yè)人員，從事高等教育的專任教師，高等學(xué)校的在讀學(xué)生及相關(guān)領(lǐng)域的廣大科研人員。
強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)——從零開(kāi)始制作ALPHAGO圍棋(微課視頻版) 目錄
部分計(jì)算機(jī)圍棋的基礎(chǔ)知識(shí)和傳統(tǒng)的智能算法
第1章圍棋： 黑白的世界
1.1什么是圍棋
1.2圍棋的規(guī)則
1.3勝負(fù)的判定
1.4圍棋棋手的棋力
1.5計(jì)算機(jī)眼中的圍棋
1.5.1SGF文件
1.5.2GTP
第2章實(shí)現(xiàn)一個(gè)圍棋軟件
2.1軟件版本
2.2圍棋軟件的組成
2.3佐布里斯特散列
2.4圍棋智能體
2.5圍棋的棋盤
2.6引入裁判
2.7讓智能體下棋
第3章傳統(tǒng)的棋類智能
3.1極小化極大算法
3.2AlphaBeta剪枝算法
3.3棋類局面評(píng)估
3.4蒙特卡羅模擬
3.4.1蒙特卡羅算法
3.4.2蒙特卡羅樹(shù)搜索
3.4.3蒙特卡羅算法改進(jìn)
3.4.4需要注意的問(wèn)題
3.5監(jiān)督學(xué)習(xí)
3.6傳統(tǒng)方法的討論
第二部分基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)
第4章機(jī)器學(xué)習(xí)入門
4.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4.1.1神經(jīng)元
4.1.2常見(jiàn)的激活函數(shù)
4.1.3多層感知器
4.1.4卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4.1.5反向傳播算法
4.1.6小批量訓(xùn)練法
4.1.7殘差網(wǎng)絡(luò)
4.1.8多層感知器的應(yīng)用示例
4.1.9卷積網(wǎng)絡(luò)對(duì)圖片進(jìn)行多分類的應(yīng)用示例
4.2優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4.2.1訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、測(cè)試集以及交叉驗(yàn)證
4.2.2欠擬合與過(guò)擬合
4.2.3損失函數(shù)的正則化
4.2.4精確率和召回率的權(quán)衡
4.3其他人工智能方法簡(jiǎn)介
4.3.1K近鄰算法
4.3.2樸素貝葉斯法
4.3.3決策樹(shù)
4.3.4Boosting算法/Bagging算法
4.3.5支持向量機(jī)
4.3.6隨機(jī)場(chǎng)算法
4.3.7傳統(tǒng)智能算法所面臨的挑戰(zhàn)
第5章個(gè)圍棋智能體
5.1電子圍棋棋譜
5.2HDF5文件結(jié)構(gòu)
5.3數(shù)據(jù)模型
5.4獲取訓(xùn)練樣本
5.5代碼演示
第6章通用化圍棋智能體程序
6.1在網(wǎng)絡(luò)上發(fā)布圍棋智能體
6.2本地對(duì)戰(zhàn)
6.2.1計(jì)算機(jī)的圍棋語(yǔ)言
6.2.2圍棋的對(duì)弈圖形界面
6.2.3圍棋引擎
6.3讓圍棋智能體自己去網(wǎng)上下棋
第三部分強(qiáng)化學(xué)習(xí)
第7章策略梯度
第8章深度價(jià)值網(wǎng)絡(luò)
8.1傳統(tǒng)的QLearning算法
8.1.1原始版QLearning
8.1.2原始版QLearning計(jì)算時(shí)的優(yōu)化
8.1.3QLearning的變種Sarsa
8.1.4Sarsa的進(jìn)化Sarsaλ
8.2在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上應(yīng)用DQN
第9章ActorCritic算法
第10章AlphaGo和AlphaZero
10.1AlphaGo的結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練流程
10.2AlphaZero的結(jié)構(gòu)與訓(xùn)練流程
10.3可行的優(yōu)化
附錄AKeras入門
附錄BPyTorch入門
附錄C反向傳播算法
C.1命名約定
C.2正文
C.3進(jìn)一步討論
C.4拓展
附錄D不同地區(qū)的圍棋規(guī)則
D.1中國(guó)規(guī)則
D.2日本規(guī)則
D.3應(yīng)氏規(guī)則
D.4新西蘭規(guī)則
D.5美國(guó)規(guī)則
D.6智運(yùn)會(huì)規(guī)則
D.7TrompTaylor規(guī)則
展開(kāi)全部
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