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本书重点突出深度强化学习理论的基本概念、前沿基础理论和Python应用实现。首先介绍马尔可夫决策、基于模型的算法、无模型方法、动态规划、蒙特卡洛和函数逼近等基础知识；然后详细阐述强化学习、深度强化学习、多智能体强化学习等算法，及其Python应用实现。本书既阐述奖励、价值函数、模型和策略等重要概念和基础知识，又介绍深度强化学习理论的前沿研究和热点方向。本书英文版出版之后，广受好评，已成为深度强化学习领域畅销教材，也可为人工智能和机器学习等领域的科研工作者、技术工程师提供参考。
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语音与音乐信号处理轻松入门（基于Python与PyTorch）
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深度强化学习 原理、算法与PyTorch实战 微课视频版 刘全,黄志刚 编 计算机控制仿真与人工智能专业科技 正版图书籍
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1.“动手学生成式人工智能”属，通过从零开始构建生成式人工智能模型来探讨生成式人工智能的底层机制； 2. 紧跟技术热点：PyTorch深度学模型、LangChain、GenAI、Transformer、扩散模型等； 3. 作者Mark Liu，肯塔基大学金融学终身教授，与国内多所院校有合作。
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大模型是深度学习自然语言处理皇冠上的一颗明珠，也是当前AI和NLP研究与产业中最重要的方向之一。本书使用PyTorch 2.0作为学习大模型的基本框架，以ChatGLM为例详细讲解大模型的基本理论、算法、程序实现、应用实战以及微调技术，为读者揭示大模型开发技术。
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从零开始大模型开发与微调 基于PyTorch与ChatGLM 王晓华 清华大学 9787302647072
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主要内容 ● 了解异常检测的含义及其重要性 ● 熟悉利用scikit-learn进行异常检测的统计和传统机器学习方法 ● 借助Keras和PyTorch了解Python深度学习的基本知识 ● 掌握度量模型性能的基本数据科学概念：AUC、精确率和召回率等 ● 将深度学习应用于半监督和无监督异常检测
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Python深度学习实战——基于Pytorch 吕云翔 刘卓然 人民邮电出版社 正版书籍【善水图书 正版保真】 【本店支持开发票 如需帮助请联系客服】
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《生成对抗网络GAN：从理论到PyTorch实现》为GAN的初学者顺利入门而设计的。首先，《生成对抗网络GAN：从理论到PyTorch实现》讲述生成对抗网络的基本原理，了解基本的GAN架构和原理之后，可以逐步深入研读经典论文，考虑如何解决实际问题。其次，《生成对抗网络GAN：从理论到PyTorch实现》精心选择一些生成对抗网络架构和训练方法的经典案例，读者能亲身体会如何将生成对抗网络的理论应用到实际中，加深对GAN算法的理解和编程能力的提高，逐步掌握生成对抗网络的原理和编程技能。《生成对抗网络GAN：从理论到PyTorch实现》适合生成对抗网络爱好者和PyTorch编程人员作为入门和提高的技术参考书使用，也适合用作计算机专业高年级本科生和研究生的教材或教学参考书。
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