出版社:清华大学出版社
年代:2020
定价:89.0
本书首先简单介绍机器学习、深度学习、强化学习的分类和基本概念;然后详细介绍深度学习的基本理论和算法,包括神经网络的关键技术、卷积神经网络的主要框架和应用实例、循环神经网络的模型和应用、深层神经网络的优化方法、深度学习模型的轻量化方案以及移动端深度学习案例;之后阐述强化学习的基本理论和算法,包括马尔科夫决策及传统强化学习算法、新型的多智能体学习、多任务学习等演进技术;最后探讨了深度学习与强化学习结合的设计思路及算法应用,介绍了迁移学习的概念及应用,介绍了深度学习在通信网络中的应用情况。
书籍详细信息 | |||
书名 | 深度学习站内查询相似图书 | ||
丛书名 | 人工智能科学与技术丛书 | ||
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出版地 | 北京 | 出版单位 | 清华大学出版社 |
版次 | 1版 | 印次 | 1 |
定价(元) | 89.0 | 语种 | 简体中文 |
尺寸 | 26 × 19 | 装帧 | 平装 |
页数 | 印数 | 2000 |