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
Искусство и искусствоведениеСбалансированная книга о теории и реализации нейросетей методом глубокого обучения с подкреплением.
$59.49
Вес | 26 унция |
---|---|
Габариты | 8.5 × 5.7 × 1.0 дюйм |
Формат | 70×100/16 |
Издательство | |
Серия | |
Переплет | Мягкий переплет |
Автор | |
Стандарт | 6 |
Дата получения | 04.02.2022 |
Год выпуска | |
Количество страниц | 416 |
SKU | 285346 |
Формат, мм\см | 165x233x22 |
Иллюстраторы | |
Тираж | 500 |