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正版新书]揭秘深度强化学习彭伟9787517062387
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第1章 深度强化学习概览
1.1 什么是深度强化学习?
1.1.1 俯瞰强化学习
1.1.2 来一杯深度学习
1.1.3 Hello,深度强化学习
1.2 深度强化学习的学习策略
1.3 本书的内容概要
参考文献
第2章 强化学习基础
2.1 真相——经典的隐马尔科夫模型(HMM)
2.1.1 HMM引例
2.1.2 模型理解与推导
2.1.3 隐马尔科夫应用举例
2.2 逢考必过—马尔科夫决策过程(MDP)
2.2.1 MDP生活化引例
2.2.2 MDP模型
2.2.3 MDP模型引例
2.2.4 模型理解
2.2.5 探索与利用
2.2.6 值函数和动作值函数
2.2.7 基于动态规划的强化问题求解
2.3 糟糕,考试不给题库—无模型强化学习
2.3.1 蒙特卡洛算法
2.3.2 时序差分算法
2.3.3 异步强化学习算法
2.4 学霸来了——强化学习之模仿学习
2.4.1 模仿学习(Imitation Learning)
2.4.2 逆强化学习
本章总结
参考文献
第3章 深度学习基础
3.1 深度学习简史
3.1.1 神经网络发展史
3.1.2 深度学习的分类
3.1.3 深度学习的应用
3.1.4 深度学习存在的问题
3.2 深度学习基础概念
3.2.1 深度学**体感知
3.2.2 神经网络的基本组成
3.2.3 深度学习训练
3.2.4 梯度下降法
3.2.5 反向传播算法(BP)
3.3 数据预处理
3.3.1 主成分分析(PCA)
3.3.2 独立成分分析(ICA)
3.3.3 数据白化处理
3.4 深度学习硬件基础
3.4.1 深度学习硬件基础
3.4.2 GPU简介
3.4.3 CUDA编程
彭伟,AvatarWorks人工智能实验室研究员,电子科技大学EE学士,厦门大学计算机硕士,具有良好的软硬件能力。目前主要从事人工智能、机器学习算法的研究。主要的项目经历包括视觉目标跟踪、行人检测、目标检测、3D动画风格传输、虚拟机器人行为系统等,具有丰富的实战经验。
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