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深度学习与围棋
| ISBN/价格： | 978-7-115-55146-7:CNY99.00 |
|---|---|
| 作品语种： | chi eng |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | 深度学习与围棋/.(美) 马克斯·帕佩拉, 凯文·费格森著/.Max Pumperla, Kevin Ferguson/.赵普明译 |
| 出版发行项： | 北京:,人民邮电出版社:,2021.3 |
| 载体形态项： | 312页:;+图:;+24cm |
| 丛编项： | 深度学习系列 |
| 提要文摘： | 全书共分为3个部分: 第一部分介绍机器学习和围棋的基础知识, 并构建一个最简围棋机器人, 作为后面章节内容的基础; 第二部分分层次深入介绍AlphaGo背后的机器学习和深度学习技术, 包括树搜索、神经网络、深度学习机器人和强化学习, 以及强化学习的几个高级技巧, 包括策略梯度、价值评估方法、演员-评价方法3类技术; 第三部分将前面两部分准备好的知识集成到一起, 并最终引导读者实现自己的AlphaGo, 以及改进版AlphaGo Zero。读完本书之后, 读者会对深度学习这个学科以及AlphaGo的技术细节有非常全面的了解, 为进一步深入钻研AI理论、拓展AI应用打下良好基础。本书不要求读者对AI或围棋有任何了解, 只需要了解基本的Python语法以及基础的线性代数和微积分知识。 |
| 并列题名： | Deep learning and the game of go eng |
| 题名主题： | 人工智能 应用 围棋 |
| 中图分类： | G891.3 |
| 个人名称等同： | 帕佩拉 著 |
| 个人名称等同： | 费格森 著 |
| 个人名称次要： | 赵普明 译 |
| 记录来源： | CN 湖北三新 20210305 |