深度学习 - 第3页

《Deep Learning Crash Course》面向具有编程基础、但可能没有深度学习经验的读者。全书强调边做边学，使用 PyTorch 和真实数据集，从第一个神经网络开始逐步建立现代深度学习知识体系。图像部分进入卷积神经网络，序列和自然语言部分覆盖循环神经网络与 Transformer；生成式模型部分进一步讲解自动编码器、GAN 和扩散模型，使读者能够理解今天生成式 AI 背后的多条技术路

本书基于备受读者推崇的王树森“深度强化学习”系列公开视频课，专门解决“入门深度强化学习难”的问题。 本书的独特之处在于：第一，知识精简，剔除一切不必要的概念和公式，学起来轻松；第二，内容新颖，聚焦近 10 年深度强化学习领域的突破，让你一上手就紧跟最新技术。本书系统讲解深度强化学习的原理与实现，但不回避数学公式和各种模型，原创 100 多幅精美插图，并以全彩印刷展示。简洁清晰的语言 + 生动形象的

本书先介绍深度强化学习的基础知识及相关算法，然后给出多个实战项目，以期让读者可以根据环境的直接反馈对智能体加以调整和改进，提升运用深度强化学习技术解决实际问题的能力。 本书涵盖深度 Q 网络、策略梯度法、演员 - 评论家算法、进化算法、Dist-DQN、多智能体强化学习、可解释性强化学习等内容。本书给出的实战项目紧跟深度强化学习技术的发展趋势，且所有项目示例以 Jupter Notebook 样式