深度强化学习实战 - 第3页

...分为两个部分，第一部分介绍经典的深度学习算法和模型，包括卷积神经网络、循环神经网络、图神经网络、生成模型、生成式对抗网络、强化学习、元学习、自动化机器学习等；第二部分介绍深度学习在一些领域的应用，包括计算...

...学习，核心是 AutoML，包含自动化特征工程、自动化模型选择和自动化超参优化 3 个方面的内容。第三部分（第 7~13 章）AutoDL主要讲解深度学习和自动化深度学习，重点讲解了 AutoDL 的原理、基于强化...

...使用Python进行机器学习和深度学习的全面指南。它既可以用作清晰的分步教程，也可以作为构建机器学习系统时常用的参考手册。本书包含清晰的解释、图表和工作示例，全面深入地介绍了机器学习的基本技术...

...深度学习内容，介绍了新版 Scikit-Learn。本书涵盖了多种用于文本和图像分类的机器学习与深度学习方法，介绍了用于生成新数据的生成对抗网络（GAN）和用于训练智能体的强化学习。本书还介绍了深度...

...模型评估、降维等经典机器学习领域出发，构建一个算法工程师必 - 备的知识体系；见神经网络、强化学习、生成对抗网络等新科研进展之微，知深度学习领域胜败兴衰之著；“博观而约取，厚积而薄...

...学习基础、逻辑回归、概率图模型基础、隐马尔可夫模型和条件随机场，接着介绍支持向量机、人工神经网络与深度学习、高斯过程、聚类、主成分分析与相关的谱方法，最后介绍确定性近似推理、随机近似推理和强化...

近年，人工智能热潮席卷而来。本书以图解的方式网罗了人工智能开发必备的基础知识，内容涉及机器学习、深度学习、强化学习、图像和语音的模式识别、自然语言处理、分布式计算等热门技术。全书以图配文...

...遗传算法、深度学习、强化学习、超级智能、哲学问题和未来趋势等，以宏阔的视野和生动的语言，对人工智能进行了全面回顾和深度点评。本书作者和书中诸多人物或为师友或相熟相知，除了详实的...

...遗传算法、深度学习、强化学习、超级智能、哲学问题和未来趋势等，以宏阔的视野和生动的语言，对人工智能进行了全面回顾和深度点评。第2版中每章都有新增内容，并增加了全新的第13...

...算法、算力），结合“AI 是火眼金睛——图像识别”“AI 有双顺风耳——语音识别”等趣味比喻，揭开 AI 的神秘面纱； 第 2 章和第 4 章深度解析了无人驾驶、智能家居、AI 医疗等真实场景，并通过...