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100 条"强化学习"搜索结果
强化学习
邹伟
强化学习14章全书概括:基础知识、主要方法、算法集成、博弈问题应用。
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动手学强化学习
张伟楠,沈键,俞勇
.名家作品:上海交通大学ACM班创始人俞勇教授、博士生导师张伟楠副教授、APEX实验室博士生沈键编写;.理论扎实:基于上交大ACM班的人工智能专业课程构建强化学习的学习体系;.配套资源丰富:在线代码运行环境+在线视频课程+在线讨论区+在线习题+配套课件;.多位业内大咖力荐:字节跳动人工智能实验室总监李航、1986年图灵奖得主JohnHopcroft、北京大学数学科学学院统计学教授张志华、伦敦大学学院计算机科学系讲席教授汪军、亚马逊资深科学家、《动手学深度学习》作者李沐
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深度强化学习实战
[美] 亚历山大·扎伊
详解深度强化学习,从入门到实战。
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EASY RL:强化学习教程
王琦,杨毅远,江季
本书重点突出强化学习作为机器学习及人工智能领域的一种重要方法,在游戏、自动驾驶、机器人路线规划等领域得到了广泛的应用。
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智能控制与强化学习
著
在人工智能技术的大力驱动下,智能控制与强化学习发展迅猛,先进自动化设计与控制日新月异。本书针对复杂离散时间系统的优化调节、最优跟踪、零和博弈等问题,以实现稳定学习、演化学习和快速学习为目标,建立一套先进的值迭代评判学习控制理论与设计方法。首先,对先进值迭代框架下迭代策略的稳定性进行全面深入的分析,建立一系列适用于不同场景的稳定性判据,从理论层面揭示值迭代算法能够实现离线最优控制和在线演化控制。其次
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深度强化学习实战:用OpenAI Gym构建智能体
普拉文·巴拉尼沙米(Praveen
这是一本介绍用OpenAIGym构建智能体的实战指南。全书先简要介绍智能体和学习环境的一些入门知识,概述强化学习和深度强化学习的基本概念和知识点,然后重点介绍OpenAIGym的相关内容,随后在具体的Gym环境中运用强化学习算法构建智能体。本书还探讨了这些算法在游戏、自动驾驶领域的应用。本书适合想用OpenAIGym构建智能体的读者阅读,也适合对强化学习和深度强化学习感兴趣的读者参考。读者应具备一
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网络智能化中的深度强化学习技术
王敬宇
随着人工智能技术的广泛应用,网络智能化近年来受到广泛的关注,已经成为下一代移动通信与未来网络的重要技术。阿尔法围棋(AlphaGo)之后,深度强化学习不断推陈出新,为网络中的决策问题提供了有效的潜在解决方案。本书系统介绍了网络智能化中深度强化学习的基本理论、算法及应用场景。全书共8章,针对互联网、移动通信网、边缘网络、数据中心等典型网络,阐述了网络管理、网络控制、任务调度等决策需求,深入论述了深度
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象棋阶梯强化训练
王志鹏,商思源编著
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健康教育与健康促进强化之策
张松龄
本书可为健康教育专著出版补一短板,对健康教育与健康促进强化可有里程碑意义。
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风情
习习
《风情》一书系作家习习的散文精品集。她的散文作品灵动细腻、深婉多姿,更多地展露出一个女性对人世风情独特而充满悲悯的观察与细腻剪裁。这里既有对大西北历史文化的考察,又有对当江南秀美景色的描绘,既有对社会人生的感悟,亦有对内心的审视,既有对现实的感喟,又有对过往的眷恋,既有对生活在社会底层人们生活状态的记录,又有对教育现状的反思……习习的散文将她对人世风情的思考藏诸于绵绵如流水的文字中,却有着穿石般的
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社群粉丝经济玩转法则(实战强化版)
郑清元
在移动互联网连接人人的今天,社交媒体让粉丝经济、社群经济的价值大发异彩。市场中,靠大众化产品赢得消费者的局面已经成为历史,而小众化、定制化、个性化的产品则受到粉丝们的青睐。本书从社群和粉丝经济入手,通过探讨社群和粉丝的产生、发展及行为模式,向读者展示社群粉丝经济的构建和营销模式。本书提供几十个极具实操性的成功案例,并从案例中深入分析落地方法,教会读者如何构建社群,并引导粉丝消费、支持、宣传产品与服
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小麦粉和大米营养强化技术指南
霍军生
主要内容:本书介绍了小麦粉和大米强化的全球状况、国内外法规状况、强化的基本原理、强化配方和工艺、生产设备、质量标准、质量保障体系和质量控制、我国人群应用的效果观察结果等。本书特色:本图书在理论和应用方面具有较强的特色。1、介绍营养强化小麦粉和大米以我国传统食品加工制作方式的特性研究结果;2、实用性强。
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深度学习
[美]伊恩·古德费洛
深度学习是机器学习的一个分支,它能够使计算机通过层次概念来学习经验和理解世界。
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社群学习
吴健
适读人群:所有知识分享者和社群组织者,企事业单位负责培训的人员。樊登确定书名,并重磅推荐;秋叶、李海峰、李云龙、阿翔等众多社群学习&运营的大咖联袂推荐;现代成年人学习活动设计手册、翻转课堂培训师实操手册;实体经济社群运营的商业闭环方法论、线上微信群学习训练营全套SOP;樊登读书渠道读书沙龙经验分享、知识社群创业者必备技能。
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机器学习
董亮
机器学习基础与高级内容全面讲解,实例丰富,易于学习巩固。
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深度学习
徐立芳
本书介绍了深度学习的基本概念、算法原理以及实现框架。全书共9章,分别介绍了深度学习的发展历史、神经网络与深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、深度学习在目标检测和图像描述中的应用、生成对抗网络、深度迁移学习和深度强化学习等,并提供了应用实例。
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现场铁路信号工岗位强化培训教材
贾辉
本书按照“铁路特有工种技能培训规范”《铁路信号工(车站与区间信号设备维修)》中对现场铁路信号工岗位技能提高培训的要求,结合现场设备实际进行编写,分为理论知识、实作技能两部分。 本书适用于现场铁路信号工培训学习使用。
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机器学习实战
[美]PeterHarrington
《机器学习实战》面向日常任务的高效实战内容,介绍并实现机器学习的主流算法。
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Python 深度学习
吕云翔 刘卓然 关捷雄 等编著
《Python深度学习》以深度学习框架为基础,介绍机器学习的基础知识与常用方法,全面细致地提供了机器学习操作的原理及其在深度学习框架下的实践步骤。全书共16章,分别介绍了深度学习基础知识、深度学习框架及其对比、机器学习基础知识、深度学习框架(以PyTorch为例)基础、Logistic回归、多层感知器、卷积神经网络与计算机视觉、神经网络与自然语言处理以及8个实战案例。本书将理论与实践紧密结合,相信
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Python机器学习
郭羽含 陈虹 肖成龙 主编
《Python机器学习》从实用的角度出发,整合Python语言基础、数据分析与可视化、机器学习常用算法等知识。内容从*基本的Python编程基础入手,由浅入深、循序渐进地讲授NumPy库和Matplotlib库,以及复杂的机器学习基本理论和算法,并突出知识的实用性和可操作性。《Python机器学习》力求以浅显的语言讲解复杂的知识,以直观的案例辅助读者理解,并以图表形式展示代码和运行结果,配合习题巩
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机器学习实战
编著
本书共11章,从推荐系统的发展历史、基本构成开始,依次剖析推荐系统的内容召回、协同过滤召回、深度学习召回中具有代表性的模型;再从经典排序模型到基于深度学习的排序,顺势介绍会话推荐、强化学习推荐及工业级推荐,搭建了完整的推荐系统技术体系,这是一个由浅入深的系统学习过程。
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