扩散模型 核心原理与强化学习优化
作者：
陈云，牛雅哲，张金欧文编著
出版发行： 北京：人民邮电出版社 , 2025.11
I S B N 号： 978-7-115-67612-2
页数： 178
丛书名： 异步图书
原书定价： 79.80
开本： 16开
主题词： 机器学习研究
中图法分类号：
TP181 ( 工业技术->自动化技术、计算机技术->自动化基础理论->人工智能理论 )
内容提要：
本书通过系统化的理论讲解与实战导向的案例分析，帮助读者掌握扩散模型与强化学习的结合应用，探索其针对实际问题的解决方案。书中首先介绍了生成模型的发展史，特别是扩散模型的起源和核心思想，为读者学习后续章节奠定基础；然后深入探讨了扩散模型在构建决策智能体、结合价值函数等方面的应用，还详细讲解了如何利用扩散模型解决轨迹优化和策略优化等问题；接下来探索了扩散模型在多任务泛化和世界模型建模方面的扩展应用，展示了其在复杂环境中的适应性和灵活性；最后讨论了利用强化学习优化扩散模型的新进展，以及扩散模型在决策问题上的前沿研究方向。通过本书的学习，读者不仅能够理解扩散模型和强化学习的理论基础，还能掌握将其应用于实际问题的技巧和方法。无论你是人工智能领域的研究者，还是希望在实际项目中应用这些技术的工程师，本书都将为你提供有价值的参考和指导。