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深度学习：从神经网络到深度强化学习的演进 |
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题名/责任者:
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深度学习 / 魏翼飞, 汪昭颖, 李骏编著 |
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ISBN:
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978-7-302-56204-7 价格： CNY89.00 |
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语种:
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汉语 |
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载体形态:
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338页 : 图 ; 26cm |
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出版发行:
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北京 : 清华大学出版社, 2021 |
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内容提要:
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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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主题词:
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人工神经网络 |
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主题词:
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机器学习 |
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中图分类法
:
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TP183 版次： 5 |
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中图分类法
:
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TP181 版次： 5 |
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其它题名:
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从神经网络到深度强化学习的演进 |
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主要责任者:
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魏翼飞 编著 |
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主要责任者:
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汪昭颖 编著 |
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主要责任者:
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李骏 编著 |
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标签:
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相关资源:
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