Deep Reinforcement Learning for Wireless Networks
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2019
Serie: Libro 183 di 209 - SpringerBriefs in Electrical and Computer Engineering
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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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. …
Codice articolo 9783030105457
- Titolo
- Deep Reinforcement Learning for Wireless Networks
- Autore
- Ying He
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2019
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3030105458
- ISBN 13
- 9783030105457
- Peso dell'articolo
- 137 grammi
- Dimensioni
- 235x155x5 mm
- Serie
- Libro 183 di 209: SpringerBriefs in Electrical and Computer Engineering
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.
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