Алгоритмы обучения с подкреплением на Python [Описание и разработка алгоритмов искусственного интеллекта] 10.34 Мб, 287с. скачать:(pdf) - (pdf+fbd)читать:(полностью) - (постранично)
(ссылка для форума) (ссылка для блога) (QR-код книги)
[url=https://coollib.com/b/654364] [b]Алгоритмы обучения с подкреплением на Python (pdf 1.7)[/b] [img]https://coollib.com/i/64/654364/cover.jpg[/img][/url]
<a href=https://coollib.com/b/654364> <b>Алгоритмы обучения с подкреплением на Python (pdf 1.7)</b> <img width=400 border=0 align=left style='padding: 3px;' src="https://coollib.com/i/64/654364/cover.jpg" alt="Алгоритмы обучения с подкреплением на Python (pdf)"></a>
QR-код книги
Аннотация
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.
Рекомендации:
эту книгу рекомендовали 0 пользователей. Прежде чем рекомендовать книгу, хорошо подумайте. Рекомендация - это высшая оценка, которую вы можете выставить книге. 10 по 5-балльной шкале.
Последние комментарии
1 день 22 часов назад
1 день 23 часов назад
1 день 23 часов назад
1 день 23 часов назад
2 дней 1 час назад
2 дней 2 часов назад