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题名/责任者:

深度学习:从神经网络到深度强化学习的演进/魏翼飞, 汪昭颖, 李骏编著

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2021

ISBN及定价:

978-7-302-56204-7/CNY89.00

载体形态项:

338页:图;26cm

并列正题名:

Deep learning:evolution from neural networks to deep reinforcement learning

其它题名:

从神经网络到深度强化学习的演进

丛编项:

人工智能科学与技术丛书

个人责任者:

魏翼飞 编著

个人责任者:

汪昭颖 编著

个人责任者:

李骏 编著

学科主题:

人工神经网络

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

责任者附注:

魏翼飞,北京邮电大学教授,博士生导师。加拿大卡尔顿大学联合培养博士,爱尔兰都柏林城市大学博士后 ; 汪昭颖,北京邮电大学博士研究生,目前主要研究方向为深度学习、强化学习、边缘计算等技术 ; 李骏,江苏省科技企业家(2018届),视觉检测专家。曾主持研发多个轨道交通视觉检测系统。

书目附注:

有书目 (第332-338页)

提要文摘附注:

本书首先概述人工智能、深度学习相关的基本概念和发展历程;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、循环神经网络和无监督学习深度神经网络的模型和应用、深层神经网络的参数优化方法、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,包括传统的强化学习方法及其衍生算法以及新型的多智能体或多任务学习模型;最后介绍深度强化学习的具体算法及应用、迁移学习的概念及其在深度学习和强化学习中的应用。

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