Поделиться

Глубокое обучение с подкреплением

Теория и практика на языке Python.

Грессер Лаура, Кенг Ван Лун «Глубокое обучение с подкреплением» Питер, 2022 год, 416 стр., ISBN 978-5-4461-1699-7; (PDF-DJVU)

Глубокое обучение с подкреплением (глубокое RL) сочетает в себе два подхода к машинному обучению. В ходе такого обучения виртуальные агенты учатся решать последовательные задачи о принятии решений. За последнее десятилетие было много неординарных достижений в этой области — от однопользовательских и многопользовательских игр, таких как го и видеоигры Atari и Dota 2, до робототехники. Эта книга — введение в глубокое обучение с подкреплением, уникально комбинирующее теорию и практику. Авторы начинают повествование с базовых сведений, затем подробно объясняют теорию алгоритмов глубокого RL, демонстрируют их реализации на примере программной библиотеки SLM Lab и напоследок описывают практические аспекты использования глубокого RL. Руководство идеально подойдет как для студентов, изучающих компьютерные науки, так и для разработчиков программного обеспечения, которые знакомы с основными принципами машинного обучения и знают Python.
Глубокое обучение с подкреплением. Теория и практика на языке Python

Оглавление

  • Глава 1. Введение в обучение с подкреплением
    Часть I. Алгоритмы, основанные на стратегиях и полезностях
    Глава 2. REINFORCE
    Глава 3. SARSA
    Глава 4. Глубокие Q-сети
    Глава 5. Улучшение DQN
  • Часть II. Комбинированные методы
    Глава 6. Метод актора-критика с преимуществом (А2С)
    Глава 7. Оптимизация ближайшей стратегии
    Глава 8. Методы параллелизации
    Глава 9. Сравнительный анализ алгоритмов
  • Часть III. Практика
    Глава 10. Начало работы с глубоким RL
    Глава 11. SLM Lab
    Глава 12. Архитектура сетей
    Глава 13. Аппаратное обеспечение
  • Часть IV. Проектирование сред
    Глава 14. Состояния
    Глава 15. Действия
    Глава 16. Вознаграждения
    Глава 17. Функция переходов
  • Приложения

Глубокое обучение с подкреплением. Теория и практика на языке Python


Videolink

Глубокое обучение на python

Глубокое обучение с подкреплением. Теория и практика на языке Python
https://www.htbook.ru/wp-content/uploads/2022/07/glubokoe-obuchenie-s-podkrepleniem-e1659279745243.jpghttps://www.htbook.ru/wp-content/uploads/2022/07/glubokoe-obuchenie-s-podkrepleniem-e1659279745243-130x200.jpgПрограммирование и БДPython,машинное обучение,ПрограммированиеТеория и практика на языке Python. Грессер Лаура, Кенг Ван Лун 'Глубокое обучение с подкреплением' Питер, 2022 год, 416 стр., ISBN 978-5-4461-1699-7; (PDF-DJVU) Глубокое обучение с подкреплением (глубокое RL) сочетает в себе два подхода к машинному обучению. В ходе такого обучения виртуальные агенты учатся решать последовательные задачи о принятии решений. За...Библиотека технической тематики. Техническая литература

Поделиться