Chong Li - Reinforcement Learning for Cyber-physical Systems: With Cybersecurity Case Studies epub indir Online

Uluslararası Dijital Yayıncılık Forumu (ePub, “ipab” olarak telaffuz edilir), Reinforcement Learning for Cyber-physical Systems: With Cybersecurity Case Studies adlı kitabın Dijital Yayınları Tartışma Forumu ile bağlantılı olarak oluşturulan extension.epub ile birlikte, çeşitlerin elektronik yayınlanması için bir düzendir. Düzen, dijital dergiyi tek bir dosyaya dağıtır ve yayınlar, bu da elektronik yayınlar ePub ile uygun yazılım ve donanımın yanı sıra Reinforcement Learning for Cyber-physical Systems: With Cybersecurity Case Studies içindeki diğer birkaç dergiyi kullanmayı mümkün kılar. Normal bir kitap Reinforcement Learning for Cyber-physical Systems: With Cybersecurity Case Studies. EPub HTML 5'i ifade eder, stil oldukça karmaşıktır, ancak kolayca indirebilirsiniz. İki sistem - bu, HTML 5'i destekleyen minimum miktardır ve aslında, birbirine uymaz (iBooks ve Android), ayrıca HTML'nin bir kısmını destekleyen çok sayıda eski telefonun yanı sıra limitleri ve yanlışlıkları. EPub'ın sınırlamaları arasında - yazarın Reinforcement Learning for Cyber-physical Systems: With Cybersecurity Case Studies adlı kitabının Reinforcement Learning for Cyber-physical Systems: With Cybersecurity Case Studies küçük HTML belgelerine bölünmesi gerekecektir. Büyük belgeler içeren cihazlar kolay çalışmayabilir. Chong Li etkileşimli medya nesneleri ve dönüştürücü öğelerinin yenilenmiş tasarımı kolayca korunmaz. Epub ayrıca html verilerinin yanı sıra, içerikte kullanılan öğeleri içeren bir metin mesajına da sahiptir - grafikler, stiller, el yazmaları, yazı tipleri. Tüm bunları Reinforcement Learning for Cyber-physical Systems: With Cybersecurity Case Studies Chong Li kitabında ücretsiz olarak indirebilirsiniz. HTML, CSS, vb. İçin belirli "ekler" veya "kısıtlamalar" Epub belirtmez. İnternet çok fazla dinamik içerik barındırıyor ve pek çok kitabın içeriği değişiyor ya da bozuluyor. Sitemizde, Chong Li yazarının Reinforcement Learning for Cyber-physical Systems: With Cybersecurity Case Studies kitabı orijinal, saf haliyle sunulmaktadır. Epub düzeni basitlik, üretilebilirlik, açıklık ve ayrı DRM bakımıdır. Bu stil, Reinforcement Learning for Cyber-physical Systems: With Cybersecurity Case Studies kılavuzuna elektronik biçimde rehberlik etmeyi amaçlamaktadır. Birçok uygulama indirmek için Reinforcement Learning for Cyber-physical Systems: With Cybersecurity Case Studies EPub'u ücretsiz görüntülemenizi sağlar. Bu tarzda epub Reinforcement Learning for Cyber-physical Systems: With Cybersecurity Case Studies aslında bir belge olarak dağıtılır.

Reinforcement Learning for Cyber-Physical Systems: with Cybersecurity Case Studies was inspired by recent developments in the fields of reinforcement learning (RL) and cyber-physical systems (CPSs). Rooted in behavioral psychology, RL is one of the primary strands of machine learning. Different from other machine learning algorithms, such as supervised learning and unsupervised learning, the key feature of RL is its unique learning paradigm, i.e., trial-and-error. Combined with the deep neural networks, deep RL become so powerful that many complicated systems can be automatically managed by AI agents at a superhuman level. On the other hand, CPSs are envisioned to revolutionize our society in the near future. Such examples include the emerging smart buildings, intelligent transportation, and electric grids. However, the conventional hand-programming controller in CPSs could neither handle the increasing complexity of the system, nor automatically adapt itself to new situations that it has never encountered before. The problem of how to apply the existing deep RL algorithms, or develop new RL algorithms to enable the real-time adaptive CPSs, remains open. This book aims to establish a linkage between the two domains by systematically introducing RL foundations and algorithms, each supported by one or a few state-of-the-art CPS examples to help readers understand the intuition and usefulness of RL techniques. Features Introduces reinforcement learning, including advanced topics in RL Applies reinforcement learning to cyber-physical systems and cybersecurity Contains state-of-the-art examples and exercises in each chapter Provides two cybersecurity case studies Reinforcement Learning for Cyber-Physical Systems with Cybersecurity Case Studies is an ideal text for graduate students or junior/senior undergraduates in the fields of science, engineering, computer science, or applied mathematics. It would also prove useful to researchers and engineers interested in cybersecurity, RL, and CPS. The only background knowledge required to appreciate the book is a basic knowledge of calculus and probability theory.