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题名/责任者:

深度学习与围棋/(美)马克斯·帕佩拉(Max Pumperla)，(美)凯文·费格森(Kevin Ferguson)著 赵普明译

出版发行项:

北京:人民邮电出版社,2021

ISBN及定价:

978-7-115-55146-7/CNY99.00

载体形态项:

312页:图;24cm

并列正题名:

Deep learning and the game of go

个人责任者:

(美) 帕普拉 (Pumperla, Max) 著

个人责任者:

(美) 费格森 (Ferguson, Kevin) 著

个人次要责任者:

赵普明 译

学科主题:

人工智能-应用-围棋

中图法分类号:

G891.3-39

中图法分类号:

G891.3

一般附注:

深度学习系列

版本附注:

由Manning Publications Co.授权出版

提要文摘附注:

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，以及改进版本AlphaZero。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。

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