Андреа Лонца | Алгоритмы обучения с подкреплением на Python (2020) [PDF]

Автор: Андреа Лонца
Издательство: ДМК
ISBN: 978-5-97060-855-5
Жанр: Информационные технологии
Формат: PDF
Качество: Изначально электронное (ebook)
Иллюстрации: Цветные и черно-белые

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 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 мета-алгоритмом 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.

Скриншоты:

Просмотр доступен только для зарегистрированных пользователей

Время раздачи: Пн-Пт с 18:00 до 22:00, Сб-Вс с 18:00 до 23:30 (до появления первых 3-5 скачавших)