Deep Reinforcement Learning for Wireless Networks

Szerző: F. Richard Yu, Ying He

Nyelv:

Kötés: Puha kötésű

Kiadó: Springer Nature Switzerland AG

Elérhetőség: Beszállítói készleten

Küldés 5-8 napon belül

22 989 Ft

This Springerbrief presents a deep reinforcement learning approach to wireless systems to improve sy...

Információk a könyvről

Szerző

F. Richard Yu, Ying He

Nyelv

Angol

Kötés

Könyv - Puha kötésű

Kiadva

2019

oldal

EAN

9783030105457

Enbook ID

20755333

Kiadó

Springer Nature Switzerland AG

Súly

141

Méretek

155 x 235 x 5

Teljes leírás

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 DeepMind adopts this method on several artificial intelligent projects with big data (e.g., AlphaGo), 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.

Érdekelheti

Azok a vásárlók, akik ezt a könyvet megvásárolták, a következőket is megvásárolták

Leggyakrabban keresett

Categories

Authors

Publishers

Termékek

Termékek

Leggyakrabban keresett

Categories

Authors

Publishers

Termékek

Termékek

Deep Reinforcement Learning for Wireless Networks

Információk a könyvről

Teljes leírás

Érdekelheti

Azok a vásárlók, akik ezt a könyvet megvásárolták, a következőket is megvásárolták