信息物理系统强化学习 网络安全示例
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作者(美)李崇,(美)邱美康
出版社机械工业出版社
ISBN9787111676478
出版时间2021-03
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数184页
定价79元
货号SC:9787111676478
上书时间2024-12-22
商品详情
- 品相描述：全新
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- 商品描述
-
内容简介:
本书通过系统介绍强化学习领域的基础与算法，在强化学习与信息物理系统两个领域之间建立起联系，每一部分都列举了一个或几个近期新的信息物理系统示例，以帮助读者直观地理解强化学习技术的实用性。本书分为三个部分。第一部分对强化学习、信息物理系统和网络安全进行了概要介绍。第二部分正式介绍强化学习的框架，并对强化学习问题进行定义，给出了两类解决方法-基于模型的解决方案和无模型的解决方案。第三部分通过回顾现有的网络安全技术并描述新兴的网络威胁，将注意力转移到网络安全，之后给出了两个案例研究。
目录:
出版者的话
译者序
前言
作者简介
第一部分 介绍
第1章 强化学习概述
1.1 强化学习综述
1.1.1 引言
1.1.2 与其他机器学习方法的比较
1.1.3 强化学习示例
1.1.4 强化学习应用
1.2 强化学习的发展历史
1.2.1 传统的强化学习
1.2.2 深度强化学习
1.3 强化学习的仿真工具
1.4 本章小结
第2章 信息物理系统和网络安全概述
2.1 引言
2.2 信息物理系统研究示例
2.2.1 资源分配
2.2.2 数据传输与管理
2.2.3 能源控制
2.2.4 基于模型的软件设计
2.3 网络安全威胁
2.3.1 网络安全的对手
2.3.2 网络安全的目标
2.4 本章小结
2.5 练习
第二部分 强化学习在信息物理系统中的应用
第3章 强化学习问题
3.1 多臂赌博机问题
3.1.1 ε-greedy算法
3.1.2 softmax算法
3.1.3 UCB算法
3.2 上下文赌博机问题
3.3 完整的强化学习问题
3.3.1 强化学习的要素
3.3.2 马尔可夫决策过程介绍
3.3.3 值函数
3.4 本章小结
3.5 练习
第4章 基于模型的强化学习
4.1 引言
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