出版社:中国水利水电出版社
年代:2017
定价:69.8
人工智能(AI)是当前最热门以及最具有价值的研究方向之一。人工智能的发展得力于机器学习(Machine Learning)算法尤其是其中的深度学习(Deep Learning)的迅猛发展。机器学习算法已经广泛使用于各个行业当中,包括汽车,医疗,军事,教育,金融等等。使用其中的深度学习算法已经在各个领域当中取得了最好的(state of art)水平。包括计算机视觉(Computer Vision),机器视觉(Machine Vision),自然语言处理(NLP),语音合成(TTS)等等。实际上深度学习还并没有完成发挥其优势,科研人员结合强化学习,构建深度强化学习算法(Deep Reinforcement Learning)。该算法使得人工智能真正具有决策 (Decision Making)能力,从而使人工智能从感知世界的任务走向感知并决策的任务,从弱人工智能向强人工智能迈进。本文将从马尔科夫决策过程入手,逐步介绍传统强化学习算法内容。而后进行深度学习的介绍,意图通过比较生活化的文字将深度学习的核心讲解清楚。然后,我们将详细分析深度强化学习的算法思想,首先进行理论分析,接下来结合应用实例进一步分析其算法思想。深度强化学习在AlphGo算法战胜国际围棋冠军李世乭之后引起了强烈的关注,普遍看好其未来的发展。通过本书的学习,读者可以清晰的明白深度强化学习的各种算法框架,提高读者的科研视野。
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