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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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