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- 010 __ |a 978-7-302-56204-7 |d CNY89.00
- 100 __ |a 20210201d2021 em y0chiy50 ea
- 200 1_ |a 深度学习 |A shen du xue xi |e 从神经网络到深度强化学习的演进 |d = Deep learning |e evolution from neural networks to deep reinforcement learning |f 魏翼飞, 汪昭颖, 李骏编著 |z eng
- 210 __ |a 北京 |c 清华大学出版社 |d 2021
- 215 __ |a 338页 |c 图 |d 26cm
- 225 2_ |a 人工智能科学与技术丛书 |A ren gong zhi neng ke xue yu ji shu cong shu
- 314 __ |a 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。
- 320 __ |a 有书目 (第332-338页)
- 330 __ |a 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。
- 410 _0 |1 2001 |a 人工智能科学与技术丛书
- 510 1_ |a Deep learning |e evolution from neural networks to deep reinforcement learning |z eng
- 517 1_ |a 从神经网络到深度强化学习的演进 |A cong shen jing wang luo dao shen du qiang hua xue xi de yan jin
- 606 0_ |a 人工神经网络 |A ren gong shen jing wang luo
- 606 0_ |a 机器学习 |A ji qi xue xi
- 701 _0 |a 魏翼飞 |A wei yi fei |4 编著
- 701 _0 |a 汪昭颖 |A wang zhao ying |4 编著
- 701 _0 |a 李骏 |A li jun |4 编著
- 801 _0 |a CN |b HDUL |c 20211119
- 905 __ |a HDUL |d TP181/211