【现货速发】揭秘深度强化学习

第1章  深度强化学习概览    

1.1  什么是深度强化学习？    

1.1.1  俯瞰强化学习    

1.1.2  来一杯深度学习    

1.1.3  Hello，深度强化学习    

1.2  深度强化学习的学习策略    

1.3  本书的内容概要    

参考文献    

第2章  强化学习基础    

2.1  真相--经典的隐马尔科夫模型（HMM）    

2.1.1  HMM引例    

2.1.2  模型理解与推导    

2.1.3  隐马尔科夫应用举例    

2.2  逢考必过—马尔科夫决策过程（MDP）    

2.2.1  MDP生活化引例    

2.2.2  MDP模型    

2.2.3  MDP模型引例    

2.2.4  模型理解    

2.2.5  探索与利用    

2.2.6  值函数和动作值函数    

2.2.7  基于动态规划的强化问题求解    

2.3  糟糕，考试不给题库—无模型强化学习    

2.3.1  蒙特卡洛算法    

2.3.2  时序差分算法    

2.3.3  异步强化学习算法    

2.4  学霸来了--强化学习之模仿学习

2.4.1  模仿学习（Imitation Learning）    

2.4.2  逆强化学习    

本章总结    

参考

第3章  深度学习基础    

3.1 深度学习简史

3.1.1  神经网络发展史    

3.1.2  深度学习的分类    

3.1.3  深度学习的应用    

3.1.4  深度学习存在的问题    

3.2 深度学习基础概念    

3.2.1  深度学体感知    

3.2.2  神经网络的基本组成    

3.2.3  深度学习训练    

3.2.4  梯度下降法    

3.2.5  反向传播算法（BP）    

3.3 数据预处理    

3.3.1  主成分分析（PCA）

3.3.2  独立成分分析（ICA）

3.3.3  数据白化处理    

3.4  深度学习硬件基础    

3.4.1  深度学习硬件基础    

3.4.2  GPU简介    

3.4.3  CUDA编程    

本章总结    

参考

第4章  功能神经网络层    

4.1  激活函数单元    

4.2  池化层Pooling layer 

4.3  参数开关Dropout 

4.4  批量归一化层（Batch normalization layer）    

4.5  全连接层

4.6  卷积神经网络

4.7  全卷积神经网络    

4.8  循环（递归）神经网络（RNN）

4.9  深度学习的    

本章总结    

参考

第5章  卷积神经网络（CNN）    

5.1   卷积神经网络 CNN 基础    

5.1.1  卷积神经网络的历史    

5.1.2  卷积神经网络的核心    

5.2  卷积神经网络 CNN 结构    

5.2.1  深度卷积神经网络CNN   

5.2.2  深度卷积神经网络CNN可视化    

5.3  经典卷积神经网络架构分析    

5.3.1  一切的开始--LeNet 

5.3.2  王者回归--AlexNet 

5.3.3  起飞的时候--VGG   

5.3.4  致敬经典GoogLeNet 

5.3.5  没有深只有更深--ResNet

5.4   对抗网络    

5.4.1  对抗网络（GAN）    

5.4.2  WGAN   

5.5  RCNN   

5.6  CNN的应用实例    

本章总结    

参考

第6章  循环神经网络（RNN）    

6.1 RNN概览    

6.2  长期依赖（Long-Term Dependencies）问题    

6.3  LSTM 的变体    

本章总结    

参考

第7章：如何写自己的CNN—C语言实现深度学习    

7.1  如何写自己的CMake文件

7.2  如何写自己神经网络    

7.2.1  激活函数    

7.2.2  池化函数    

7.2.3  全连接层    

7.3  卷积神经网络

7.3.1  CNN网络的构建    

7.3.2  CNN前向传播    

7.3.3  CNN的反向传播    

7.4  文件解析

本章总结    

第8章  深度强化学习    

8.1  初识深度强化学习    

8.1.1  深度强化学习概览    

8.1.2  记忆回放（Memory-Replay）机制

8.1.3  蒙特卡罗搜索树    

8.2  深度强化学习（DRL）中的值函数算法    

8.2.1  DRL中值函数的作用    

8.2.2  DRL中值函数理论推导    

8.3  深度强化学习中的策略梯度（Policy Gradient）    

8.3.1  策略梯度的作用和优势    

8.3.2  策略梯度的理论推导    

8.3.3  REINFORCE算法    

8.3.4  策略梯度的优化算法    

8.3.5  策略子－评判算法（Actor-Critic）

8.4  深度强化学习网络结构    

参考    

第9章 深度强化学习算法框架    

9.1  深度Q学习    

9.2  双Q学习    

9.3  异步深度强化学习    

9.4  异步优越性策略子-评价算法    

9.5  DDPG 算法：    

9.6  值迭代网络    

本章总结    

参考    

第10章  深度强化学习应用实例    

10.1  Flappy Bird 应用    

10.2  Play Pong 应用    

10.3  深度地形-自适应应用（Deep Terrain-adaptive应用）    

10.4  AlphaGo  254

10.4.1  独立算法的研究部分

10.4.2  AlphaGo算法    

本章总结    

参考    

附录： 常用的深度学习框架    

F.1. 谷歌TensorFlow   

F.1.1  TensorFlow 简介

F.1.2  TensorFlow 基础&nb