深度强化学习图解 强化学习入门书,AIGC 的技术秘密,奇妙解释复杂的RL概念。结合大量案例和应用程序,图文并茂指导你构建深度学习体系。
深度强化学习(Deep Reinforcement Leaming,DRL) 是深度学习和强化学习的巧 妙结合,是一种新兴的通用人工智能技术,是人工智能迈向智能决策的重要一步,是机器学习的热点,潜力无限,典型的成功案例是DeepMind AlphaGo和OpenAI Five。深度强化学习可看作在深度学习非线性函数超强拟合能力下,构成的一种新增强算法。目前就深度强化学习而言,需要从三个方面进行积累:,深度强化学习的理论基础:第二,深度强化学习的仿真平台:第三,产业落地的项目和产品。 从深度强化学习库以及框架看,学术界PyTorch和工业界Tensor Flow深度学习框架都将前沿成果集成进来。目前已有一些经典的深度强化学习文献和著作,但将深度强化学习理论、工具和实战相结合的著作还是很少,本书的出版恰好填补了这方面的空白。 本书图文并茂地对晦涩难懂的深度强化学习理论进行描述,并结合大
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并行计算与高性能计算 Robert Robey和Toni Morrison作序推荐!讲述用于提高代码运行效率的技术。随书赠送源代码、习题答案和参考资料,获取地址见书封底二维码。
编写可扩展的、快速、强大、节能的程序,才适合处理大量数据。使用并行编程,可将数据处理任务分布在多个CPU上完成,从而从根本上提高性能。只需要稍加学习,读者就可以创建速度和效率化的软件。 《并行计算与高性能计算》将讲述用于提高代码运行效率的技术。你将学习评估硬件架构,学会使用OpenMP和MPI等行业标准工具,将掌握用于高性能计算的数据结构和算法,并学习手持设备的节能技术。你甚至可在一组GPU上运行大规模海啸仿真程序。
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787302605461 Author 作者 (美)米格尔·莫拉莱斯 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 872页 Publisher 出版社 清华大学出版社 Publication Date 出版日期 2022-07-01 Product Dimensions 商品尺寸 32开 Language 语种 其它(含多语) Book Contents 内容简介 我们在与环境交互的过程中进行学习,经历的奖励或惩罚将指导我们未来的行为。深度强化学习将该过程引入人工智能领域,通过分析结果来寻找有效的前进方式。DRL智能体可提升营销效果、预测股票涨跌,甚至击败**围棋高手和国际象棋大师。《深度强化学习图解》呈现生动示例,指导你构建深度学习体系。Python代码包含详明、直观的注释,助你深刻理解DRL技术。你将学习算法的运行方式,并学会用评估性反馈来开发自己的DRL智能体。本书主要内容
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