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9783030105457 - Deep Reinforcement Learning for Wireless Networks (SpringerBriefs in Electrical and Computer Engineering) de Yu, F. Richard (21 resultados)
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Deep Reinforcement Learning for Wireless Networks
Libro 183 de 209: SpringerBriefs in Electrical and Computer EngineeringLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Deep Reinforcement Learning for Wireless Networks (SpringerBriefs in Electrical and Computer Engineering)
Libro 183 de 209: SpringerBriefs in Electrical and Computer EngineeringLibrería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
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Deep Reinforcement Learning for Wireless Networks
Libro 183 de 209: SpringerBriefs in Electrical and Computer EngineeringLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Deep Reinforcement Learning for Wireless Networks
Libro 183 de 209: SpringerBriefs in Electrical and Computer EngineeringLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Deep Reinforcement Learning for Wireless Networks (SpringerBriefs in Electrical and Computer Engineering)
Libro 183 de 209: SpringerBriefs in Electrical and Computer EngineeringLibrería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Deep Reinforcement Learning for Wireless Networks
Libro 183 de 209: SpringerBriefs in Electrical and Computer EngineeringLibrería: Chiron Media, Wallingford, Reino Unido
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Deep Reinforcement Learning For Wireles
Libro 183 de 209: SpringerBriefs in Electrical and Computer EngineeringLibrería: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, Irlanda
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Deep Reinforcement Learning for Wireless Networks (SpringerBriefs in Electrical and Computer Engineering)
Libro 183 de 209: SpringerBriefs in Electrical and Computer EngineeringLibrería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
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Deep Reinforcement Learning for Wireless Networks
Libro 183 de 209: SpringerBriefs in Electrical and Computer EngineeringLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Deep Reinforcement Learning for Wireless Networks
Libro 183 de 209: SpringerBriefs in Electrical and Computer EngineeringLibrería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
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Deep Reinforcement Learning For Wireles
Libro 183 de 209: SpringerBriefs in Electrical and Computer EngineeringLibrería: Kennys Bookstore, Olney, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Deep Reinforcement Learning for Wireless Networks
Libro 183 de 209: SpringerBriefs in Electrical and Computer EngineeringIdioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing, Springer, 2019
ISBN 10: 3030105458 ISBN 13: 9783030105457
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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 wirelessnetworks and mobile social networks. Simulation results with different network parameters arepresented 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 reinforcementlearning has been successfully used to solve many practical problems. For example, Google DeepMind adopts this method on several artificial intelligentprojects 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, computerscientists, programmers, and policy makers will also find this brief to be a useful tool.
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Deep Reinforcement Learning for Wireless Networks
Libro 183 de 209: SpringerBriefs in Electrical and Computer EngineeringLibrería: preigu, Osnabrück, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Deep Reinforcement Learning for Wireless Networks | F. Richard Yu (u. a.) | Taschenbuch | SpringerBriefs in Electrical and Computer Engineering | viii | Englisch | 2019 | Springer | EAN 9783030105457 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Deep Reinforcement Learning for Wireless Networks (SpringerBriefs in Electrical and Computer Engineering)
Libro 183 de 209: SpringerBriefs in Electrical and Computer EngineeringLibrería: Mispah books, Redhill, SURRE, Reino Unido
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Deep Reinforcement Learning for Wireless Networks (eng)
Libro 183 de 209: SpringerBriefs in Electrical and Computer EngineeringLibrería: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
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Deep Reinforcement Learning for Wireless Networks
Libro 183 de 209: SpringerBriefs in Electrical and Computer EngineeringLibrería: Basi6 International, Irving, TX, Estados Unidos de America
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Deep Reinforcement Learning for Wireless Networks
Libro 183 de 209: SpringerBriefs in Electrical and Computer EngineeringIdioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing Jan 2019, 2019
ISBN 10: 3030105458 ISBN 13: 9783030105457
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -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 wirelessnetworks and mobile social networks. Simulation results with different network parameters arepresented 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 reinforcementlearning has been successfully used to solve many practical problems. For example, Google DeepMind adopts this method on several artificial intelligentprojects 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, computerscientists, programmers, and policy makers will also find this brief to be a useful tool. 80 pp. Englisch.
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Deep Reinforcement Learning for Wireless Networks (SpringerBriefs in Electrical and Computer Engineering)
Libro 183 de 209: SpringerBriefs in Electrical and Computer EngineeringLibrería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
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Deep Reinforcement Learning for Wireless Networks (SpringerBriefs in Electrical and Computer Engineering)
Libro 183 de 209: SpringerBriefs in Electrical and Computer EngineeringLibrería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
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Deep Reinforcement Learning for Wireless Networks
Libro 183 de 209: SpringerBriefs in Electrical and Computer EngineeringIdioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing, 2019
ISBN 10: 3030105458 ISBN 13: 9783030105457
Librería: moluna, Greven, Alemania
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Añadir al carritoKartoniert / Broschiert. Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. 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 netw.
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Deep Reinforcement Learning for Wireless Networks
Libro 183 de 209: SpringerBriefs in Electrical and Computer EngineeringIdioma: Inglés
Publicado por Springer, Springer Jan 2019, 2019
ISBN 10: 3030105458 ISBN 13: 9783030105457
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -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.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 80 pp. Englisch.
