Описание
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 РРО, 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.
Характеристики
Автор(ы) | Андреа Лонца |
Переводчик | А. А. Слинкин |
Издательство | ДМК Пресс |
Год выпуска | 2020 |
ISBN | 978-5-97060-855-5 |
Кол-во страниц | 286 |
Формат страниц | 70x100/16 (170x240 мм) |
Язык | Русский |
Переплёт | Твердый |
Доп. сведения | Офсетная бумага |
Иллюстрации | цветные |
Тираж | 200 экз. |
Вес | 575 г |
Отзывы посетителей(0)
- Категории:
- Нейронные сети и технологии
- Python