25.47 USD
Наличие на складе:
Ожидаемое поступление (если вы сделаете заказ прямо сейчас): 25.04.2024; планируемая отправка: 26.04.2024
Ожидаемое поступление (если вы сделаете заказ прямо сейчас): 28.04.2024; планируемая отправка: 29.04.2024
Издательство: | ДМК Пресс |
Дата выхода: | май 2020 |
ISBN: | 978-5-97060-855-5 |
Объём: | 286 страниц |
Масса: | 500 г |
Размеры(В x Ш x Т), см: | 24 x 17 |
Обложка: | твёрдая |
Бумага: | офсетная |
Цветные иллюстрации | + |
Переводное издание: | Reinforcement Learning Algorithms with Python |
Язык оригинала: | английский |
ISBN оригинала: | 978-1-78913-111-6 |
Год выхода оригинала: | 2020 |
Эта книга поможет читателю овладеть алгоритмами обучения с подкреплением (ОП) и научиться реализовывать их при создании самообучающихся агентов.
В первой части рассматриваются различные элементы ОП, сфера его применения, инструменты, необходимые для работы в среде ОП. Вторая и третья части посвящены непосредственно алгоритмам. В числе прочего автор показывает, как сочетать Q-обучение с нейронными сетями для решения сложных задач, описывает методы градиента стратегии, TRPO и PPO, позволяющие повысить производительность и устойчивость, а также детерминированные алгоритмы DDPG и TD3.
Читатель узнает о том, как работает техника подражательного обучения, познакомится с алгоритмами исследования на базе верхней доверительной границы (UCB и UCB1) и метаалгоритмом ESBAS. Издание предназначено для тех, кто интересуется исследованиями в области искусственного интеллекта, применяет в работе глубокое обучение или хочет освоить обучение с подкреплением с нуля. Обязательное условие – владение языком Python на рабочем уровне.
Перевод А. А. Слинкина.