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《強化學習與深度學習：通過C語言模擬》以深度學習和強化學習作為切入點，通過原理解析、算法步驟說明、代碼實現、代碼運行調試，對強化學習、深度學習以及深度強化學習進行了介紹和說明。本書共4章。第1章介紹了人工智能、機器學習、深度學習、強化學習的基本概念。第2章以Q學習為例，重點介紹了強化學習的原理、算法步驟、代碼實現、代碼運行調試。第3章先對深度學習的幾種常見的類型和原理進行介紹，然後給出了例程和調試方法。第4章以Q學習中運用神經網絡為例，介紹了深度強化學習的基本原理和方法，同時也給出了例程和調試方法。
目次
目 錄
譯者序
原書前言
第1章 強化學習和深度學習
1.1 機器學習和強化學習
1.1.1 人工智能
1.1.2 機器學習
1.1.3 強化學習
1.2 深度學習
1.2.1 神經網絡
1.2.2 深度學習的出現
1.3 深度強化學習
1.3.1 深度強化學習概述
1.3.2 深度強化學習的實現
1.3.3 基本機器學習系統的搭建實例―――例題程序的執行方法
第2章 強化學習的實例
2.1 強化學習和Q學習
2.1.1 強化學習的基本思想
2.1.2 Q學習的算法
2.2 Q學習實例
2.2.1 q21.c編程實例
2.2.2 目標探尋問題的學習程序
第3章 深度學習技術
3.1 實現深度學習的技術
3.1.1 神經細胞的活動和階層型 神經網絡
3.1.2 階層型神經網絡的學習
3.1.3 階層型神經網絡的編程實 例(1):單個神經細胞的學習程序nn1.c
3.1.4 階層型神經網絡的編程實 例(2):基於誤差逆傳播法的神經網絡學習程序nn2.c
3.1.5 階層型神經網絡的編程實 例(3):具有多個輸出的神經網絡學習程序nn3.c
3.2 基於卷積神經網絡的學習
3.2.1 卷積神經網絡的算法
3.2.2 卷積神經網絡的編程實例
第4章 深度強化學習
4.1 基於強化學習和深度學習融合的深度強化學習 1
4.1.1 在Q學習中應用神經網絡
4.1.2 Q學習與神經網絡的融合
4.2 深度強化學習的編程實例
4.2.1 岔路選擇問題的深度強化學 習程序q21dl.c
4.2.2 目標探尋問題的深度強化學 習程序q22dl.c
參考文獻
譯者序
原書前言
第1章 強化學習和深度學習
1.1 機器學習和強化學習
1.1.1 人工智能
1.1.2 機器學習
1.1.3 強化學習
1.2 深度學習
1.2.1 神經網絡
1.2.2 深度學習的出現
1.3 深度強化學習
1.3.1 深度強化學習概述
1.3.2 深度強化學習的實現
1.3.3 基本機器學習系統的搭建實例―――例題程序的執行方法
第2章 強化學習的實例
2.1 強化學習和Q學習
2.1.1 強化學習的基本思想
2.1.2 Q學習的算法
2.2 Q學習實例
2.2.1 q21.c編程實例
2.2.2 目標探尋問題的學習程序
第3章 深度學習技術
3.1 實現深度學習的技術
3.1.1 神經細胞的活動和階層型 神經網絡
3.1.2 階層型神經網絡的學習
3.1.3 階層型神經網絡的編程實 例(1):單個神經細胞的學習程序nn1.c
3.1.4 階層型神經網絡的編程實 例(2):基於誤差逆傳播法的神經網絡學習程序nn2.c
3.1.5 階層型神經網絡的編程實 例(3):具有多個輸出的神經網絡學習程序nn3.c
3.2 基於卷積神經網絡的學習
3.2.1 卷積神經網絡的算法
3.2.2 卷積神經網絡的編程實例
第4章 深度強化學習
4.1 基於強化學習和深度學習融合的深度強化學習 1
4.1.1 在Q學習中應用神經網絡
4.1.2 Q學習與神經網絡的融合
4.2 深度強化學習的編程實例
4.2.1 岔路選擇問題的深度強化學 習程序q21dl.c
4.2.2 目標探尋問題的深度強化學 習程序q22dl.c
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