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強化學習(RL):使用PyTorch徹底精通
       
 
ISBN: 9789865501228
定价: NT780
售价: RM121.90
优惠价: RM103.62 *
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作者: 高揚,葉振斌
出版社: 深智數位
出版日期: 2020-03-19
裝訂: 平裝. 單色印刷. 512 頁. 23.
 
 
 
       
  • 內容試閱
  • 作者簡介
     
 

  本書從「零」開始,以 PyTorch框架為基礎,介紹深度學習和強化學習的技術與技巧,沒有學過微積分等高級理論的程式師也能夠讀得懂、學得會。配合漫畫插圖來調節閱讀氣氛,並在每個原理說明的部分提供比較和實例說明。
 
  作者使用具有高中數學基礎的讀者就能夠了解的語言,和讀者分享如何用深度學習的利器PyTorch來完成人工智慧機器人自我進化的完整過程。
 
  即使是不懂強化學習的讀者,都能透過本書完成屬於自己的簡單、實用的小專案。
 
  全書重點如下:
  ●涵蓋最重要的深度學習數學基礎,但又不會過於繁雜
  ●不止強化學習,從深度學習開始著手,完整理論及實作
  ●完整DNN、CNN、RNN、LSTM說明及實作,打下紮實基礎
  ●RL完整演算法實作,包括Q-Learning、DQN、SARSA、Policy Gradient、A3C、UNREAL模型
  ●Model-based, Model-free、OnLine, Off-line learning完全說明
  ●NEAT演算法、遺傳演算法實作,OpenAI的gym、SerpentAI實作
  ●讓AI幫你打星海爭霸、刀塔II
  ●AlphaGo、以及更強大的AlphaGo Zero原理完全解析
 
  本書主要內容: 
  ■ 第1章~第5章,傳統強化學習的研究目標與脈絡,主要介紹如何從一個程式設計師的角度了解強化學習最為輕鬆,偏重於了解方式的誘導。   
 
  ■ 第6章~第11章,本書的核心內容,介紹深度學習的原理、PyTorch架構的基礎及深度強化學習的常用演算法模型。
 
  ■ 第12章~第15章,有關擴充性的知識。例如,其他有助訓練模型的演算法想法,協力廠商工具外掛程式,可供實驗的環境,一些有趣的強化學習演算法和觀點,甚至模型落地過程中的最佳化與壓縮。   
 
  ■ 附錄A 詳細記載本書相關的各種軟體環境的安裝和設定過程。
 
  適合讀者群:對深度學習和強化學習有興趣的初學者,或相關技術人員。
 
本書特色
 
  ◎用簡單的範例理解複雜的強化學習概念
  ◎用幽默的語言跨過強化學習的門檻   

 
     
     
     

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