Online Reinforcement Learning for Cyber-physical Systems: With Cybersecurity Case Studies pdf

Taşınabilir Belge Biçimi, Acrobat ürünleri için Adobe tarafından oluşturulmuştur. Bu, popüler bir elektronik popüler formattır çünkü bu format için yazılım desteği birçok cihaz için mevcuttur. Bu nedenle Reinforcement Learning for Cyber-physical Systems: With Cybersecurity Case Studies kitabını ücretsiz olarak indirebilir ve çeşitli elektronik ortamlarda kullanabilirsiniz. PDF görüntüleyici örnekleri arasında Adobe Reader, Foxit Reader, Nitro PDF Reader, PDF-XChange Viewer, Xpdf ve diğerleri sayılabilir. Ücretsiz maioria programı. PDF'deki dezavantaj, bu biçimin A4 için tasarlanması ve uzaklaştırdığınızda, akıllı telefonlarda olduğu gibi harflerin okunaksız hale gelmesidir. Primeiro, Reinforcement Learning for Cyber-physical Systems: With Cybersecurity Case Studies yazarından Chong Li PDF formatında ücretsiz olarak indirmeniz içindir. PDF'yi görüntülemek için, ister resmi ister ücretsiz Adobe Adobe programı olsun, birçok program vardır. Modern baskı teknolojisinin önemli miktarda ekipmanı, PDF için donanım desteği, herhangi bir yazılım kullanarak bu formatta Reinforcement Learning for Cyber-physical Systems: With Cybersecurity Case Studies için yararlı olabilir. Bir Reinforcement Learning for Cyber-physical Systems: With Cybersecurity Case Studies PDF dosyası oluşturmanın geleneksel yolu, özel programında hazırlanan bir grafik olan bir grafik programı veya metin düzenleyicisi, CAD vb. Olan ve Reinforcement Learning for Cyber-physical Systems: With Cybersecurity Case Studies PDF formatına aktarılan sanal bir yazıcıdır. ISO 32000 uyarınca 1 Temmuz 2008 tarihli PDF formatında elektronik ortamda dağıtım, baskı için iletim vb. Reinforcement Learning for Cyber-physical Systems: With Cybersecurity Case Studies kitabını PDF biçiminde kullanmak, gerekli yazı tiplerini (linha ve linha metni), vektör resimleri ve bitmap resimlerini, formları ve multimedya eklerini eklemenizi sağlar. Reinforcement Learning for Cyber-physical Systems: With Cybersecurity Case Studies adlı PDF kitabı, elektronik yardımcıların belgeleri korumaları ve kimlik doğrulamaları için bir mekanizma içermektedir. Bu nedenle, Reinforcement Learning for Cyber-physical Systems: With Cybersecurity Case Studies kitabını Chong Li yazarından hızlı bir şekilde indirmek ve yazdırmak istiyorsanız, bir PDF formatına ihtiyacınız vardır. Bu biçimi ayrıca dosyayı hızlı bir şekilde indirmek ve tüm multimedya cihazlarınızda kullanmak için de kullanabilirsiniz. Reinforcement Learning for Cyber-physical Systems: With Cybersecurity Case Studies kitabı için PDF biçimini nasıl uyguladığınız hakkındaki görüşlerinizi bekliyoruz.

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.