【假一罚四】深度学习入门
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作者(日) 斋藤康毅著
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115649171
出版时间2024-08
装帧平装
开本其他
定价109.8元
货号4667377
上书时间2024-11-26
商品详情
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作者简介
斋藤康毅，1984年出生于日本长崎县，东京工业大学毕业，并完成东京大学研究生院课程。目前在某企业从事人工智能相关的研究和开发工作。著有“鱼书”系列《深度学习入门：基于Python的理论与实现》《深度学习进阶：自然语言处理》《深度学习入门2：自制框架》，同时也是Python in Practice、The Elements of Computing Systems、Building MachineLearning Systems with Python的日文版译者。
【译者介绍】
郑明智，智慧医疗工程师。主要研究方向为医疗与前沿ICT技术的结合及其应用。译有《深度学习基础与实践》《详解深度学习》《白话机器学习的数学》等书。
目录
本书前半部分介绍强化学习的重要思想和基础知识, 后半部分介绍如何将深度学习应用于强化学习, 遴选讲解了深度强化学习的最新技术。全书从最适合入门的多臂老虎机问题切入, 依次介绍了定义一般强化学习问题的马尔可夫决策过程、用于寻找最佳答案的贝尔曼方程, 以及解决贝尔曼方程的动态规划法、蒙特卡洛方法和TD方法。随后, 神经网络和Q学习、DQN、策略梯度法等几章则分别讨论了深度学习在强化学习领域的应用。
内容摘要
本书前半部分介绍强化学习的重要思想和基础知识，后半部分介绍如何将深度学习应用于强化学习，遴选讲解了深度强化学习的最新技术。全书从最适合入门的多臂老虎机问题切入，依次介绍了定义一般强化学习问题的马尔可夫决策过程、用于寻找最佳答案的贝尔曼方程，以及解决贝尔曼方程的动态规划法、蒙特卡洛方法和TD方法。随后，神经网络和Q学习、DQN、策略梯度法等几章则分别讨论了深度学习在强化学习领域的应用。本书延续“鱼书”系列的风格，搭配丰富的图、表、代码示例，加上轻松、简明的讲解，让人循序渐进地理解强化学习中各种方法之间的关系，于不知不觉中登堂入室。
主编推荐
沿袭“鱼书”系列风格，提供实际代码，边实践边学习，无须依赖外部库，从零开始实现支撑强化学习的基础技术。
本书有什么特点?
●把握潮流中的变与不变
在快速发展变化的深度学习领域，有变化的事物，有不变的事物。有些事物会随潮流而消逝，有些则会被传承下去。本书从马尔可夫决策过程、贝尔曼方程、蒙特卡洛方法、时间差分法等强化学习基础方法，自然而然地过渡到神经网络和深度学习，从前沿视角为读者遴选出最值得关注的强化学习理论和方法。
●内容丰富，讲解简明易懂
作为超高人气“鱼书”系列第四部作品，本书延续了这一系列的写作和讲解风格，搭配丰富的图、表、代码示例，加上轻松、简明的讲解，能够让人非常信服地理解强化学习中各种方法之间的关系，于不知不觉中登堂入室。
●原理与实践并重
本书旨在确保读者能够牢固掌握强化学习的独特理论，奉行“只有做出来才能真正理解”的理念，将这一主题的每个构成要素都从“理论”和“实践”两个方面进行详尽解释，并鼓励读者动手尝试。与仅通过数学公式解释理论的图书不同，读者将通过实际运行本书代码获得许多令人惊叹的领悟。
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