F. Richard Yu & Ying He 
Deep Reinforcement Learning for Wireless Networks [PDF ebook] 

สนับสนุน

This Springerbrief presents a deep reinforcement learning approach to wireless systems to improve system performance. Particularly, deep reinforcement learning approach is used in cache-enabled opportunistic interference alignment wireless networks and mobile social networks. Simulation results with different network parameters are presented to show the effectiveness of the proposed scheme.

 There is a phenomenal burst of research activities in artificial intelligence, deep reinforcement learning and wireless systems. Deep reinforcement learning has been successfully used to solve many practical problems. For example, Google Deep Mind adopts this method on several artificial intelligent projects with big data (e.g., Alpha Go), and gets quite good results..

 Graduate students in electrical and computer engineering, as well as computer science will find this brief useful as a study guide. Researchers, engineers, computer scientists, programmers, and policy makers will also find this brief to be a useful tool. 


€64.19
วิธีการชำระเงิน
ซื้อ eBook เล่มนี้และรับฟรีอีก 1 เล่ม!
ภาษา อังกฤษ ● รูป PDF ● หน้า 71 ● ISBN 9783030105464 ● ขนาดไฟล์ 2.6 MB ● สำนักพิมพ์ Springer International Publishing ● เมือง Cham ● ประเทศ CH ● การตีพิมพ์ 2019 ● ที่สามารถดาวน์โหลดได้ 24 เดือน ● เงินตรา EUR ● ID 6860278 ● ป้องกันการคัดลอก โซเชียล DRM

หนังสืออิเล็กทรอนิกส์เพิ่มเติมจากผู้แต่งคนเดียวกัน / บรรณาธิการ

18,641 หนังสืออิเล็กทรอนิกส์ในหมวดหมู่นี้