文献类型:专著 浏览次数:5
  • 题名:深度学习.从神经网络到深度强化学习的演进
  • 责任者:魏翼飞, 汪昭颖, 李骏编著
  • 出版社清华大学出版社
  • 出版年:2021
  • ISBN:978-7-302-56204-7
  • 定价:89.00
  • 载体形态项:338页 26cm
  • 个人责任者:魏翼飞编著、汪昭颖编著、李骏编著
  • 学科主题:人工神经网络
  • 中图法分类号:TP183 TP181
  • 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。
  • 统一资源定位(URL):
总体评价(共0票) 评价
索书号 条码号 年卷期 馆藏地 排架号 书刊状态 流通状态

书籍封面

相关资源

图书馆微博二维码

图书馆微信公众号二维码