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• 010 __ |a 978-7-111-67647-8 |d CNY79.00

• 092 __ |b 百万庄15502300561

• 100 __ |a 20210322d2021 em y0chiy50 ea

• 102 __ |a CN |b 110000

• 200 __ |a 信息物理系统强化学习 |f (美)李崇(Chong Li), (美)邱美康(Meikang Qiu)著

• 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2021

• 215 __ |a 183页 |d 26cm

• 330 __ |a 本书研究的灵感来自于近期的强化学习(RL)和信息物理系统(CPS)领域的发展。RL植根于行为心理学，是机器学习的主要分支之一。不同于其他机器学习算法（如监督学习和非监督学习），RL的关键特征是其独特的学习范式，即试错。与深度神经网络相结合，深度RL变得如此强大，以至于许多复杂的系统可以被人工智能智能体在超人的水平上自动管理。另一方面，CPS被设想在不久的将来给我们的社会带来革命性的变化。这些例子包括新兴的智能建筑、智能交通和电网。

• 333 __ |a 计算机网络安全学习者，以及相关读者

• 690 __ |a TP271 |v 5

• 701 __ |4 著 |a 李崇

• 702 __ |a 卢苗苗

• 801 _0 |a CN |b WFKJXY |c 20210930

• 905 __ |a WFKJXY |d TP271/24

• 920 __ |a 4370400 |z 1