本书假设读者完全不懂强化学习,但具备深度学习的基础知识,比如优化、目标函数、正则、梯度等基本概念;不熟悉深度学习的技术细节和背后理论,但知晓基本常识,比如神经网络的全连接层、卷积层、sigmoid 激活函数、softmax 激活函数的用途。如果你几乎不懂深度学习,也可以阅读本书,但是在理解上会有一定困难。 本书的目...
王树森—深度强化学习基础 1 基本概念 概率论 随机变量:值取决于随机事件的结果 大写字母XX表示随机变量,小写字母xx表示随机变量的观测值 概率密度函数(Probability Density Function, PDF):随机变量在某个确定的取值点附近的可能性 连续or 离散 期望: p(x)p(x)为概率密度函数 术语 状态(state) 动作(action) ...
读者可以不熟悉深度学习的技术细节,但是应当知晓深度学习的“常识”,知道神经网络的全连接层、卷积层、Sigmoid 激活函数、Softmax激活函数的用途。如果读者几乎不懂深度学习,也可以阅读本书,但是会在一定程度上影响阅读和理解。 市面上讲解深度强化学习代码的书籍已经很多,本书就不花大量篇幅讲解编程实现,而是给出伪代码...
本书假设读者完全不懂强化学习,但具备深度学习的基础知识,比如优化、目标函数、正则、梯度等基本概念;不熟悉深度学习的技术细节和背后理论,但知晓基本常识,比如神经网络的全连接层、卷积层、sigmoid 激活函数、softmax 激活函数的用途。如果你几乎不懂深度学习,也可以阅读本书,但是在理解上会有一定困难。 本书的目标是...
书籍类型:Epub+Txt+pdf+mobi 创建日期:2022-12-03 12:10:02 发布日期:2025-01-16 连载状态:全集 书籍作者:王树森 ISBN:9787115600691 运行环境:pc/安卓/iPhone/iPad/Kindle/平板 内容简介 本书基于备受读者推崇的王树森“深度强化学习”系列公开视频课,专门解决“入门深度强化学习难”的问题。
# 深度强化学学习1_5 基本概念 1. 基本概念:Agent (智能体)、Environment (环境)、State (状态)、Action (动作)、Reward (奖励)、Policy (策略)、State Transition (状态转移)、Return (回报)、Value Functions (价值函数) 0:30 概率论基础知识 6:56 强化学习基本术语 12:54 Agent 与 Environment的交互 13...
多智能体强化学习(1_2):基本概念 Multi-Agent Reinforcement Learning 18:37 多智能体强化学习(2_2):三种架构 Multi-Agent Reinforcement Learning 18:37 两小时入门PyTorch深度学习神经网络(绝对快速!绝对通俗!绝对易懂!) 6053播放 真的超容易“搞深度学习神经网络到底怎么改代码的啊?”复旦博士教我用一本书搞定...
本书基于备受读者推崇的王树森“深度强化学习”系列公开视频课,专门解决“入门深度强化学习难”的问题。 本书的独特之处在于:第一,知识精简,剔除一切不必要的概念和公式,学起来轻松;第二,内容新颖,聚焦近10年深度强化学习领域的突破,让你一上手就紧跟最新技术。本书系统讲解深度强化学习的原理与实现,但不回避数学公式...
第四部分 多智能体强化学习13并行计算14多智能体系统(MAS/MARL)15合作关系设定下的多智能体强化学习(MAC-A2C)16非合作关系设定下的多智能体强化学习(MAN-A2C/MADDPG)17注意力机制与多智能体强化学习 第五部分 应用与展望18AlphaGo 与蒙特卡洛树搜索(MCTS)19现实世界中的应用 ...
2015 年发生了一件更为轰动的事件——AlphaGo 在围棋比赛中以 5:0 击败职业棋手樊麾——这为深度强化学习带来了空前的关注。随后几年深度强化学习取得了许多重要进展,新的方法如雨后春笋般出现,在各种任务上不断刷新纪录。 为何写这本...