6.3示范强化学习
6.3.1模仿强化学习
6.3.2逆向强化学习
6.4强化学习应用
6.4.1自动爬山小车
6.4.2五子棋自动对弈
6.5习题
第7章神经网络与深度学习
7.1神经网络概述
7.1.1神经元与感知机
7.1.2前馈网络模型
7.1.3模型训练基本流程
7.2神经网络常用模型
7.2.1径向基网络
7.2.2自编码器
7.2.3玻尔兹曼机
7.3深度学习基本知识
7.3.1浅层学习与深度学习
7.3.2深度堆栈网络
7.3.3DBN模型及训练策略
7.4神经网络应用
7.4.1光学字符识别
7.4.2自动以图搜图
7.5习题
第8章常用深度网络模型
8.1深度卷积网络
8.1.1卷积网络概述
8.1.2基本网络模型
8.1.3改进网络模型
8.2深度循环网络
8.2.1动态系统展开
8.2.2网络结构与计算
8.2.3模型训练策略
8.3生成对抗网络
8.3.1生成器与判别器
8.3.2网络结构与计算
8.3.3模型训练策略
8.4常用深度网络应用
8.4.1图像目标检测
8.4.2自动文本摘要
8.5习题
第9章深度强化学习
9.1深度强化学习概述
9.1.1基本学习思想
9.1.2基本计算方式
9.1.3蒙特卡洛树搜索
9.2基于价值的学习
9.2.1深度Q网络
9.2.2深度双Q网络
9.2.3DQN模型改进
9.3基于策略的学习
9.3.1策略梯度算法
9.3.2Actor-Critic算法
9.3.3DDPG学习算法
9.4深度强化学习应用
9.4.1智能巡航小车
9.4.2围棋自动对弈
9.5习题
参考文献

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