Нижний Новгород
Ваш город - Нижний Новгород?
Да
Выбрать другой город
От выбранного города зависят цены, наличие товара и способы доставки
Каталог
В избранное
Поделиться
16+
Код: ЦБ-00167316
2 001 q
В корзину
В корзине
Осталось 3 экземпляра
Способы получения
Мягкая обложка

Характеристики

ISBN
978-5-4461-1079-7
Год издания
2020
Тираж
700
Количество страниц
496
Переиздание
Нет
Вес нетто
634
Язык издания
Русский
Размеры изделия (ДxШxВ)
23x233x165

Описание

Эта книга — подробное руководство по новейшим инструментам глубокого обучения с подкреплением и их ограничениям. Мы реализуем и проверим на практике методы кросс-энтропии и итерации по ценностям (Q-learning), а также градиенты по стратегиям. Для экспериментов используются самые разные среды обучения с подкреплением (RL), начиная с классических CartPole и GridWorld и заканчивая эмуляторами Atari и средами непрерывного управления (на основе PyBullet и RoboSchool). Множество примеров основано на нестандартных средах, в которых мы с нуля разработаем модель окружения. В этой книге - Вы узнаете, какое место в контексте глубокого обучения занимают методы RL, реализуете сложные модели глубокого обучения. - Изучите основу RL: марковские процессы принятия решений. - Рассмотрите примеры реализации методов RL: метод кросс-энтропии, DQN, A3C, TRPO, PPO, DDPG, D4PG и других. - Узнаете, как работать с дискретными и непрерывными пространствами действий в различных средах. - Увидите, как разработать систему, обучающуюся играм Atari, используя обучение с подкреплением. - Создадите собственную среду по модели OpenAI Gym для обучения биржевого агента. - Реализуете метод AlphaGo Zero для игры в Connect4. - Познакомитесь с применением RL в обработке речи: узнаете, как обучить диалогового бота на фразах из кинофильмов.

Авторы

Издательство

Питер

Мы расскажем Вам про скидки и новинки!
Просто подпишитесь на наши рассылки

Ваш email
Другие книги серии