ورود به حساب

نام کاربری گذرواژه

گذرواژه را فراموش کردید؟ کلیک کنید

حساب کاربری ندارید؟ ساخت حساب

ساخت حساب کاربری

نام نام کاربری ایمیل شماره موبایل گذرواژه

برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید


09117307688
09117179751

در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید

دسترسی نامحدود

برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند

ضمانت بازگشت وجه

درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب

پشتیبانی

از ساعت 7 صبح تا 10 شب

دانلود کتاب Applications of Game Theory in Deep Learning (SpringerBriefs in Computer Science)

دانلود کتاب کاربردهای نظریه بازی ها در یادگیری عمیق (SpringerBriefs در علوم کامپیوتر)

Applications of Game Theory in Deep Learning (SpringerBriefs in Computer Science)

مشخصات کتاب

Applications of Game Theory in Deep Learning (SpringerBriefs in Computer Science)

ویرایش: 2024 
نویسندگان: , , ,   
سری:  
ISBN (شابک) : 3031546520, 9783031546525 
ناشر: Springer 
سال نشر: 2024 
تعداد صفحات: 93 
زبان: English 
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 2 مگابایت 

قیمت کتاب (تومان) : 74,000



ثبت امتیاز به این کتاب

میانگین امتیاز به این کتاب :
       تعداد امتیاز دهندگان : 4


در صورت تبدیل فایل کتاب Applications of Game Theory in Deep Learning (SpringerBriefs in Computer Science) به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.

توجه داشته باشید کتاب کاربردهای نظریه بازی ها در یادگیری عمیق (SpringerBriefs در علوم کامپیوتر) نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.


توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی



فهرست مطالب

Foreword
Preface
Acknowledgment
Contents
Chapter 1: Introduction
	1.1 Basics of Game Theory
	1.2 Introduction to Deep Learning
	1.3 Game Theory in Deep Learning
	1.4 Chapter Overview
	1.5 Cooperative Game Theory
	1.6 Noncooperative Game Theory
	1.7 Application of Game Theory in Deep Learning
	1.8 Case Studies and Different Applications
	1.9 Conclusion and Future Research Directions
	References
Chapter 2: Cooperative Game Theory
	2.1 Introduction
	2.2 Cooperative Game Theory
		2.2.1 Coalitional Games
		2.2.2 Stability
		2.2.3 Core
		2.2.4 Epsilon Core
		2.2.5 Fairness
		2.2.6 Nontransferable Utility
		2.2.7 Shapley Value
	References
Chapter 3: Noncooperative Game Theory
	3.1 Comparing Cooperative and Noncooperative Theory and Their Strategies
	3.2 Nash Equilibrium
	3.3 Mixed Strategies
	3.4 Sequential Game
	3.5 Decision Trees
	3.6 Game with Imperfect Information
	3.7 Games with Perfect Information
	3.8 Extensive Form Games
	3.9 Game Tree
	3.10 Search Strategies for Game Trees
		3.10.1 Breadth-First Search (BFS)
		3.10.2 Depth-First Search (DFS)
	3.11 Min-Max Strategy
		3.11.1 Steps in Game Tree
	3.12 Strategic Form Games
	3.13 Extensive Form Games
	3.14 Dominant Strategies
		3.14.1 Strict Dominance
		3.14.2 Weak Dominance
	3.15 No Dominant Strategy
	3.16 Bayesian Games
	3.17 Matrix Games
	3.18 Repeated Games
		3.18.1 Finitely Repeated Games
		3.18.2 Infinitely Repeated Games
	3.19 Incentives
	References
Chapter 4: Applications of Game Theory in Deep Neural Networks
	4.1 Introduction
	4.2 Relation of Neural Network to Game Theory
	4.3 Applications
	References
Chapter 5: Case Studies and Different Applications
	5.1 Auctions
	5.2 Game Theory in GAN
	5.3 Game Theory in CNN
	5.4 Game Theory and Reinforcement Learning
	5.5 Other Applications
	References
Chapter 6: Conclusion and Future Research Directions
	6.1 A Summary of Key Insights
	6.2 Open Questions, Challenges, and Cross-Disciplinary Opportunities
	6.3 Future Research Direction
	References




نظرات کاربران