网络智能化中的深度强化学习技术
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作者戚琦 等
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115572639
出版时间2023-04
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数256页
字数305千字
定价149.8元
货号SC:9787115572639
上书时间2024-07-08
商品详情
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作者简介:
戚琦，博士，网络与交换国家重点实验室副教授、硕士生导师、博士生导师。长期从事业务网络智能化和移动云计算方向的科研工作，近年来重点关注深度强化学习、分布式机器学习、联邦学习、轻量化神经网络等方面的前沿研究，取得了知识定义网络、边缘智能、手部姿态估计、草图检索等一系列研究成果。发表高水平学术论文70余篇，SCI索引期刊论文40余篇。先后主持2项国家自然科学基金目，1项北京市自然科学基金，3项基地自主科研项目，以及多项企事业单位合作项目，作为主研人承担重点研发计划、创新团队、创新群体、973等多个国家及省部级重大项目。
主编推荐:
1.专家力作，内容严谨。作者来自于北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室网络智能研究中心，长期从事网络智能化、深度学习、深度强化学习、边缘智能等方向的前沿研究工作，发表高水平国际前沿论文70余篇。
2.内容丰富，知识系统。网络智能化已在学术界和工业界均得到广泛关注，本书内容属于移动通信网以及未来网络的重要方向。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。
3.总结前沿成果，注重实践应用。本书将前沿学术成果以系统、模型、方法的角度进行阐述，关注网络问题场景以及深度强化学习方法的原理，便于读者深入了解深度强化学习方法在网络智能中的应用。
内容简介:
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，深入论述了深度强化学习的模型构建与应用技术。第1章介绍了网络智能的需求与挑战；第2章介绍了优选的深度强化学习模型与方法；第3～6章论述了无线接入优化、网络管理、网络控制与任务调度等普遍网络管控任务中，深度强化学习技术的应用方法；第7章和第8章论述了深度强化学习在流媒体控制以及自组织网络等典型场景中的新研究进展。
本书可为高等院校计算机和通信相关专业的本科生、研究生提供参考，也可供对网络智能化与深度强化学习领域感兴趣的研究人员和工程技术人员参考。
目录:
第1章网络智能概述1
1．1概述2
1．1．1网络架构的持续演进2
1．1．2网络管理与控制的挑战3
1．1．3网络智能的兴起4
1．2网络智能的基础7
1．2．1大数据7
1．2．2算力支持7
1．2．3集中式控制9
1．3网络智能的现状10
1．3．1意图网络10
1．3．2自动驾驶网络12
1．3．3知识定义网络14
1．3．4标准化工作17
1．4网络智能的实现途径18
1．4．1监督学习18
1．4．2无监督学习20
1．4．3强化学习21
1．5网络智能的愿景与挑战22
1．5．1网络智能的愿景22
1．5．2网络智能的挑战24
参考文献25
第2章深度强化学习方法29
2．1强化学习方法概述30
2．1．1马尔可夫决策过程30
2．1．2多臂赌博机32
2．1．3蒙特卡洛树搜索与时间差分方法33
2．1．4值迭代与策略迭代35
2．2深度强化学习37
2．2．1深度Q网络38
2．2．2策略梯度方法40
2．2．3策略梯度单调提升优化算法44
2．2．4优选熵算法50
2．3多智能体强化学习52
2．3．1独立强化学习及其涌现行为分析53
2．3．2多智能体通信55
2．3．3多智能体合作机制56
2．3．4多智能体建模与策略推断59
2．4分层强化学习61
2．5迁移强化学习64
2．5
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