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@a深度学习与围棋@Ashen du xue xi yu wei qi@f(美) 马克斯·帕佩拉, 凯文·费格森著@d= Deep learning and the game of go@fMax Pumperla, Kevin Ferguson@g赵普明译@zeng
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@a北京@c人民邮电出版社@d2021.3
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@a312页@c图@d24cm
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@a深度学习系列@Ashen du xue xi xi lie
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@a本书中文简体字版由Manning Publications Co.授权人民邮电出版社独家出版
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@a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。
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@aDeep learning and the game of go@mChinese
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@aCDNYKJZYXY@b300617114-6@dG89@e266@f3
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| 深度学习与围棋/(美) 马克斯·帕佩拉, 凯文·费格森著= Deep learning and the game of go/Max Pumperla, Kevin Ferguson/赵普明译.-北京：人民邮电出版社，2021.3 |
| 312页：图；24cm.-(深度学习系列) |
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| ISBN 978-7-115-55146-7：CNY99.00 |
| 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。 |
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正题名：深度学习与围棋
索取号：G89/266
预约/预借
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登录号
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条形码
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馆藏地/架位号
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状态
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备注
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617114
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300617114
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流通一库三楼/
[索取号:G89/266]
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在馆
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617115
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流通一库三楼/
[索取号:G89/266]
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300617116
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流通一库三楼/
[索取号:G89/266]
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