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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概率图模型原理与应用(第2版) 中国海洋大学数学科学学院许艳教授作序推荐,概率机器学习和人工智能可解释性领域不可多得的主题著作。随书赠送附录、词汇表、缩略语、符号、参考文献,获取地址见书封底二维码。
《概率图模型原理与应用:第2版》反映了PGM的理论基础与进展。取材精炼,层次分明,是一-本很好的关于PGM的专业书籍。同时结合了大量的案例分析与代码算例,使得初学者能快速掌握前沿的PGM理论。本书的翻译与出版能进一步推进国内 人工智能算法领域的研究与应用。本书对想了解PGM理论的研究者、开发者、决策者和使用者来讲,都是一部很好的参考书。
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