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商品基本信息 | |
商品名称: | 强化学习与深度学习:通过C语言模拟 |
作者: | [日]小高 知宏 著 张小猛 译 |
市场价: | 59.00 |
ISBN号: | 9787111627180 |
版次: | 1-1 |
出版日期: | 2019-07 |
页数: | 159 |
字数: | 231 |
出版社: | 机械工业出版社 |
内容简介 | |
《强化学习与深度学习:通过C语言模拟》以深度学习和强化学习作为切入点,通过原理解析、算法步骤说明、代码实现、代码运行调试,对强化学习、深度学习以及深度强化学习进行了介绍和说明。本书共4章。*1章介绍了人工智能、机器学习、深度学习、强化学习的基本概念。*2章以Q学习为例,重点介绍了强化学习的原理、算法步骤、代码实现、代码运行调试。第3章先对深度学习的几种常见的类型和原理进行介绍,然后给出了例程和调试方法。第4章以Q学习中运用神经网络为例,介绍了深度强化学习的基本原理和方法,同时也给出了例程和调试方法。 |
目录 | |
目 录 译者序 原书前言 *1章 强化学习和深度学习 1.1 机器学习和强化学习 1.1.1 人工智能 1.1.2 机器学习 1.1.3 强化学习 1.2 深度学习 1.2.1 神经网络 1.2.2 深度学习的出现 1.3 深度强化学习 1.3.1 深度强化学习概述 1.3.2 深度强化学习的实现 1.3.3 基本机器学习系统的搭建实例———例题程序的执行方法 *2章 强化学习的实例 2.1 强化学习和Q学习 2.1.1 强化学习的基本思想 2.1.2 Q学习的算法 2.2 Q学习实例 2.2.1 q21.c编程实例 2.2.2 目标探寻问题的学习程序 第3章 深度学习技术 3.1 实现深度学习的技术 3.1.1 神经细胞的活动和*层型 神经网络 3.1.2 *层型神经网络的学习 3.1.3 *层型神经网络的编程实 例(1):单个神经细胞的学习程序nn1.c 3.1.4 *层型神经网络的编程实 例(2):基于误差逆传播法的神经网络学习程序nn2.c 3.1.5 *层型神经网络的编程实 例(3):具有多个输出的神经网络学习程序nn3.c 3.2 基于卷积神经网络的学习 3.2.1 卷积神经网络的算法 3.2.2 卷积神经网络的编程实例 第4章 深度强化学习 4.1 基于强化学习和深度学习融合的深度强化学习 1 4.1.1 在Q学习中应用神经网络 4.1.2 Q学习与神经网络的融合 4.2 深度强化学习的编程实例 4.2.1 岔路选择问题的深度强化学 习程序q21dl.c 4.2.2 目标探寻问题的深度强化学 习程序q22dl.c 参考文献 |