《无线通信与网络的深度强化学习》 关于应用于无线通信系统的深度强化学习(DRL)的全面指南 《无线通信与网络的深度强化学习》提供了DRL发展的概述,同时提供有关理论、公式、设计、学习模型、算法以及与特定案例研究结合的DRL实施的基础知识。该书还涵盖了DRL在解决无线网络中的各种问题(如缓存、卸载、资源共享和安全)时的多种应用。作者通过介绍一些先进的DRL方法来讨论开放问题,以解决无线通信和网络中的新出现的问题。 涵盖新的高级DRL模型,例如深度对决架构和生成对抗网络,以及无线网络中考虑的新兴问题,例如环境背景散射通信、智能反射表面和边缘智能,这是第一本全面研究无线网络DRL应用的书籍,展示了建筑、协议和应用设计方面的最新研究。

《无线通信与网络的深度强化学习》涵盖了如下特定主题

  • 深度强化学习模型,包括深度学习、深度强化学习以及深度强化学习的模型
  • 物理层应用,涵盖信号检测、解码、波束成形、功率和速率控制以及物理层安全
  • 中介访问控制(MAC)层应用,涵盖资源分配、信道访问和用户/单元关联
  • 网络层应用,涵盖流量路由、网络分类和网络切片

随着对一个令人兴奋且值得注意的新技术的全面覆盖,《无线通信与网络的深度强化学习》对于研究者和通信工程师以及希望在实际应用中利用此技术的开发者和企业家来说,都是必不可少的学习资源。

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深度强化学习 (DRL) 是一种使用深度学习技术扩展传统强化学习方法的一种机器学习方法。 传统强化学习方法的主要任务是使得主体根据从环境中获得的奖赏能够学习到最大化奖赏的行为。然而,传统无模型强化学习方法需要使用函数逼近技术使得主体能够学习出值函数或者策略。在这种情况下,深度学习强大的函数逼近能力自然成为了替代人工指定特征的最好手段并为性能更好的端到端学习的实现提供了可能。
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