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信息物理系统强化学习:网络安全示例 [美]李崇(Chong Li) 邱美康(Meikang Qiu) 机械工业出版社 【速开发票,此书为单本而非一套,支持7天无理由退换】
本书研究的灵感来自于近期的强化学习(RL)和信息物理系统(CPS)领域的发展。RL植根于行为心理学,是机器学习的主要分支之一。不同于其他机器学习算法(如监督学习和非监督学习),RL的关键特征是其独特的学习范式,即试错。与深度神经网络相结合,深度RL变得如此强大,以至于许多复杂的系统可以被人工智能智能体在超人的水平上自动管理。另一方面,CPS被设想在不久的将来给我们的社会带来革命性的变化。这些例子包括新兴的智能建筑、智能交通和电网。
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信息物理系统强化学习:网络安全示例 基于深度强化学习来解决网络安全问题的新方案
本书的灵感来自强化学习(RL)与信息物理系统(CPS)领域近期的发展。强化学习植根于行为心理学,是机器学习的主要分支。与监督学习和无监督学习这样的机器学习算法不同,强化学习的主要特征是其独一无二的学习范式 试错法。通过与深度神经网络结合,深度强化学习变得非常强大,使得AI智能体能够以超人类的水平自动管理许多复杂的系统。此外,人们期望信息物理系统能够在不久的将来给我们的社会带来颠覆性改变,例如新兴智能建筑、智能交通和电网。 然而,信息物理系统领域的传统人工编程控制器,既不能处理日益复杂的系统,也不能自动适应它以前从未遇到过的新情况。如何应用现有的深度强化学习算法或开发新的强化学习算法以实现实时适应性信息物理系统?此问题仍然悬而未决。本书通过系统介绍强化学习领域的基础与算法,在两个领域之
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