2017年9月新书通报

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    图书馆9月份的新书已上架流通，欢迎大家来馆借阅！新书具体明细见下表，也可登录"图书馆主页http://lib.ia.ac.cn/-纸质书和过刊"检索图书具体信息。同时，欢迎大家推荐好书，可将具体书目信息发送至图书馆邮箱lib@ia.ac.cn，凡是推荐者推荐的图书，购买后，会为推荐者保留一周的优先借阅权!
本月新书部分书评：
《人工智能中的深度结构学习》：理论结果表明，为了学习用于表示高层次的抽象（例如视觉、语言以及其他AI级别的任务）的复杂函数，我们需要深度结构。深度结构的组成包括了多层次的非线性操作，比如具有许多隐含层的神经网络，或者重用了许多子公式的复杂命题公式。搜索深度结构的参数空间是一件很困难的任务，但是近提出的诸如用于深度信念网络等的学习算法，对于探索这类问题取得了显著的成功，在某些领域达到了新的水平。本书讨论深度学习算法的方法和原理，尤其是那些被充分用作基石的单层模型的非监督学习算法例如受限玻尔兹曼机(RBM)，它用于构建深度信念网络等深度模型。
《ROS进阶实例》：介绍一批ROS程序包以及一些在真实机器人上编程所必需的工具：使用SMACH和Behavior Trees这样的可执行任务管理工具，为不同的机器人创造定制的URDF模型，用ROS诊断来监控机器人的健康状况，多控制输入以及为这些控制输入设定优先级，控制多关节机械臂实现移动到指定点和抓取的动作，通过网络浏览器监控和控制机器人，以及在Gazebo中运行真实机器人的模拟版。
《多智能体机器学习：强化学习方法》：本书主要介绍了多智能体机器人强化学习的相关内容。全书共6章，首先介绍了几种常用的监督式学习方法，在此基础上，介绍了单智能体强化学习中的学习结构、值函数、马尔科夫决策过程、策略迭代、时间差分学习、Q学习和资格迹等概念和方法。然后，介绍了双人矩阵博弈问题、多人随机博弈学习问题，并通过3种博弈游戏详细介绍了纳什均衡、学习算法、学习自动机、滞后锚算法等内容，并提出LR-I滞后锚算法和指数移动平均Q学习算法等，并进行了分析比较。接下来，介绍了模糊系统和模糊学习，并通过仿真示例详细分析算法。后，介绍了群智能学习进化以及性格特征概念和应用。全书内容丰富，重点突出。       

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                                                  2017年9月25日