陈仲铭:西安电子科技大学硕士。主要研究方向为强化学习与深度学习、数据挖掘、图像算法及其应用。曾参与激光点云三维扫描、个性化推荐系统、多传感器融合系统等大型项目,期间多次获国家级创新项目奖,并在国内外发表多篇相关论文。此外,作为技术顾问为 多家科研和企业机构提供关于数学建模、深度学习等咨询和培训。著有《深度学习原理与实践》一书。
何明:重庆大学学士,中国科学技术大学博士,曾于美国北卡夏洛特分校访学交流,目前为上海交通大学电子科学与技术方向博士后研究人员、OPPO研究院人工智能算法研究员。主要研究方向为深度强化学习、数据挖掘与知识发现、机器学习方法及其应用,侧重于移动端用户行为分析与建模。在TIP、TWEB、DASFAA、IEEE Access等重要学术会议和期刊共发表论文10余篇,并获得过数据挖掘领域国际会议KSEM2018的最佳论文奖。
发表于2024-11-22
深度强化学习 2024 pdf epub mobi 电子书
截图已更新到我发布。 —————— 刚刚收到作者私信说没有刷评并要求我删评,我实在是忍不住出来让大家看看此人是怎么操作的。 首先,作者还出了另外一本书,《深度学习原理与实践》,豆瓣中可以搜索到此书,作者的用户名是CHENZOMI,我贴出他对自己的书评: 看了两周后认真...
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图书标签: 强化学习 人工智能 机器学习 推荐好书 算法 我想读这本书
本书构建了一个完整的深度强化学习理论和实践体系:从马尔科夫决策过程开始,根据价值函数、策略函数求解贝尔曼方程,到利用深度学习模拟价值网络和策略网络。书中详细介绍了深度强化学习相关最新算法,如Rainbow、APE-X算法等,并阐述了相关算法的具体实现方式和代表性应用(如AlphaGo)。此外,本书还深度剖析了强化学习各算法之间的联系,有助于读者举一反三。
本书分为4个部分:初探强化学习、求解强化学习、求解强化学习进阶和深度强化学习。涉及基础理论到深度强化学习算法框架的各方面内容,反映了深度强化学习领域过去的发展历程和最新的研究进展,有助于读者发现该领域中新的研究问题和方向。
本书适用于计算机视觉、计算机自然语言的相关从业人员,以及对人工智能、机器学习和深度学习感兴趣的人员,还可作为高等院校计算机等相关专业本科生及研究生的参考用书。
从不同层面阐述强化学习知识案例,不错
评分有时候,有时候看了目录,就觉得不错。
评分写得很好,很有道理,值得阅读!
评分这本书涵盖了很多最优化的话题,偏理论。数学化的表述,可以让人从本质上认识强化学习的很多结论,而不再只是从表层去理解。阅读这本书需要读者有较好的数理功底,尤其是线性代数理论。这本书适合作为工具书,需要时用来查阅并深刻理解强化学习的某个特定话题。
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