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SpringerBriefs in Electrical and Computer Engineering

Deep Reinforcement Learning for Wireless Networks

Autoren: Yu, F. Richard, He, Ying

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  • ISBN 978-3-030-10546-4
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Über dieses Buch

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. 

Inhaltsverzeichnis (4 Kapitel)

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Bibliografische Information

Bibliographic Information
Buchtitel
Deep Reinforcement Learning for Wireless Networks
Autoren
Titel der Buchreihe
SpringerBriefs in Electrical and Computer Engineering
Copyright
2019
Verlag
Springer International Publishing
Copyright Inhaber
The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG
eBook ISBN
978-3-030-10546-4
DOI
10.1007/978-3-030-10546-4
Softcover ISBN
978-3-030-10545-7
Buchreihen ISSN
2191-8112
Auflage
1
Seitenzahl
VIII, 71
Anzahl der Bilder
2 schwarz-weiß Abbildungen, 26 Abbildungen in Farbe
Themen

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