(1)大量图例,简单易懂。作者亲自绘制了大量插图,力求还原深度学习的算法思想,分解和剖析晦涩的算法,用图例来表示复杂的问题。生动的图例也能给读者带来阅读乐趣,快乐地学习算法知识...
深入浅出的深度学习入门书,从零实现AlphaGo,为AI理论和应用打下基础。
全书共分为3个部分:第一部分介绍机器学习和围棋的基础知识,并构建一个最简围棋机器人,作为后面章节内容的基础;第二部分分层次深入介绍AlphaGo背后的机器学习和深度学习技术,包括树搜索、神经网络、深度学习机器人和强化学习,以及强化学习的几个高级技巧,包括策略梯度、价值评估方法、演员-评价方法3类技术;第三部分将前面两部分准备好的知识集成到一起,并最终引导读者实现自己的AlphaGo,以及改进版本AlphaZero。读完本书之后,读者会对深度学习这个学科以及AlphaGo的技术细节有非常全面的了解,为进一步深入钻研AI理论、拓展AI应用打下良好基础。
深度学习与围棋是2020年由人民邮电出版社出版,作者 (美) 马克斯·帕佩拉 (Max Pumperla) 。
版权说明:本电子书已获得正版授权,由出版社通过知传链发行。
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