Рассмотрены современные и классические алгоритмы одновременного машинного обучения множества агентов, основанные на теории игр, табличных, нейросетевых, эволюционных и роевых технологиях. Представлено последовательное развитие теоретической модели алгоритмов, базирующееся на марковских процессах принятия решений. Реализация алгоритмов выполнена на языке программирования Python с использованием библиотеки глубокого обучения PyTorch. Средой машинного обучения является компьютерная игра StarCraft II с интерфейсом кооперативного мультиагентного обучения SMAC.Для магистрантов и аспирантов направления подготовки «Информатика и вычислительная техника».2- е издание, исправленное.
Мультиагентное обучение с подкреплением: Учеебное пособие. 2-е изд., испр
Искусство и искусствоведениеРассмотрены современные и классические алгоритмы одновременного машинного обучения множества агентов, основанные на теории игр, табличных, нейросетевых, эволюционных и роевых технологиях. Представлено последовательное развитие теоретической модели алгоритмов, базирующееся на марковских процессах принятия решений. Реализация алгоритмов выполнена на языке программирования Python с использованием библиотеки глубокого обучения PyTorch. Средой машинного обучения является компьютерная игра StarCraft II с интерфейсом кооперативного мультиагентного обучения SMAC.Для магистрантов и аспирантов направления подготовки «Информатика и вычислительная техника».2- е издание, исправленное.
$39.99
Вес | 16.6 унция |
---|---|
Габариты | 8.5 × 5.7 × 1.0 дюйм |
Издательство | |
количество-страниц | 224 |
Автор | |
стандарт | 8 |
дата-получения | 07.02.2023 |
Год выпуска | |
SKU | 10815610 |
переплет | Твердый переплет |
handling_time | 14 days |
ISBN | 978-5-7038-5851-6 |
EAN | 9785703858516 |
формат | 70×100/16 |
формат-ммсм | 170×240 |